Asegura que este hábito llegó a ser tan frecuente que terminó por comprar un Kindle después de acumular estanterías llenas de libros físicos en casa. El creador de Git reconoce además que nunca ha sido una persona especialmente dada a coleccionar aficiones, y entre sus distintas actividades de ocio, la lectura ha ocupado durante años un lugar predominante.

Para él no se trata de una herramienta de aprendizaje ni de una actividad vinculada al trabajo, sino de una forma de desconectar y ocupar el tiempo libre. El ingeniero finlandés afirma que no abre un libro para informarse, progresar profesionalmente o mejorar como persona, sino que lee porque le resulta entretenido y porque disfruta del propio acto de leer.

Por qué Linus Torvalds prefiere leer para entretenerse y no para aprender

Es importante señalar que la lectura suele asociarse con formación, cultura o desarrollo personal, y en el caso de Linus Torvalds, la motivación es mucho más simple. Según explica, busca historias que le permitan distraerse durante unas horas sin plantearse grandes objetivos más allá del entretenimiento, por lo que esa visión influye también en el tipo de obras que consume.

El creador de Linux reconoce que suele elegir libros económicos y lecturas que él mismo define como fácilmente olvidables. No busca necesariamente títulos considerados imprescindibles ni obras destinadas a dejar una huella profunda. Lo que valora es la capacidad de una historia para acompañarle durante un rato y ofrecerle una forma de ocio sencilla. A pesar de su trayectoria profesional, no presenta la lectura como una obligación intelectual, sino como una actividad recreativa.

Es importante mencionar que la postura del ingeniero también recuerda que una actividad de ocio no tiene por qué justificarse por su utilidad, ya que leer puede servir para aprender, ampliar conocimientos o descubrir otras perspectivas, pero también puede limitarse a disfrutar de una historia. En el caso de Torvalds, esa segunda posibilidad ocupa un lugar central.

Quién es Linus Torvalds y qué ha aportado a la informática

Linus Torvalds nació en Helsinki, Finlandia, en 1969, y en 1991 comenzó a desarrollar Linux, un núcleo de sistema operativo que terminó convirtiéndose en una pieza fundamental de numerosas distribuciones GNU/Linux. A través de los años, su trabajo permitió construir sistemas abiertos que hoy se utilizan en servidores, superordenadores, dispositivos integrados y otros entornos informáticos.

En 2005 creó Git, un sistema de control de versiones diseñado para gestionar el desarrollo del núcleo Linux, una herramienta que permite registrar cambios en el código, trabajar en paralelo y coordinar proyectos con numerosos colaboradores. Su uso se extendió mucho más allá de Linux y se convirtió en una pieza esencial del desarrollo moderno de software.

Torvalds continúa vinculado al mantenimiento del núcleo Linux y a la revisión de los cambios que se incorporan al proyecto. Su carrera está asociada a herramientas que utilizan millones de desarrolladores, pero su pasatiempo no tiene por qué seguir esa misma lógica. Cuando deja el trabajo, puede elegir un libro sin esperar que le enseñe programación ni que le aporte una habilidad nueva, sino una buena historia para pasar el tiempo.

Y activarlo no es tan complicado. Para poder acceder a las funciones para desarrolladores que permite cualquier dispositivo con Android, tendrás que revisar antes qué versión del sistema operativo estás usando.

Si es anterior a Android 4.2, lo más probable es que no puedas acceder. Pero si tu versión Android 4.2 o alguna posterior, es realmente fácil: accede desde los Ajustes de tu dispositivo a Sistema o Acerca del teléfono –depende del fabricante– y busca un menú que ponga Número de compilación.

Sobre él, presiona varias veces para que puedas acceder a las opciones de desarrolladores. Verás que te aparece un mensaje parecido a una cuenta atrás para visarte que estás entrando en este tipo de funcionalidades avanzadas. Simplemente presiona hasta que llegue al final y verás que ya tienes permisos como desarrollador.

Una vez dentro de este menú, podrás acceder a herramientas que usan los desarrolladores y que, como usuario habitual, pueden servirte para aprovechar al máximo lo que ofrece el ecosistema de Android.

Las mejores opciones ocultas en el modo para desarrolladores de Android

El sistema operativo oculta este menú para que los usuarios más comunes no se sientan abrumados por todo lo que puede ofrecer Android, pero si ya eres un usuario acostumbrado a él, es una de las mejores opciones que puedes activar desde el principio.

Todo depende de la marca y el fabricante, pero si ya has seguido los pasos de activación, lo más recomendable es buscar Desarrolladores en barra de búsqueda del menú de Ajustes, para ir directamente a las funcionalidades que ofrece este submenú.

Dentro de este puedes encontrar decenas de opciones, pero para que no toques nada que pueda afectar de forma negativa al rendimiento del móvil, lo mejor es que sigas las indicaciones que te dejo a continuación.

En primer lugar, accede al menú de animaciones. Android permite que cualquier usuario con permisos de desarrollador pueda mejorar, por decirlo de alguna forma, las transiciones entre aplicaciones y dentro de una aplicación, algo muy parecido a la tasa de refresco del terminal.

Esto puede pasar factura a los dispositivos más antiguos, ya que puede ofrecer transiciones algo más lentas para el ojo humano, pero es una herramienta increíble para la mayor parte de dispositivos con Android.

Simplemente elige el menú que ponga algo parecido a Dibujo y elige la escala que prefieras: animación, transición y duración. Suele venir configurada en 1x, que es el parámetro normal, pero puedes ir probando con diferentes valores para saber cuál es la que mejor puede ajustarse a tu dispositivo.

Cabe decir que no vas a desbloquear nada nuevo y que, lógicamente, puede consumir mucha más batería, pero que es una solución bastante potente para esos terminales en los que las transiciones parezcan ya bastante lentas por el paso del tiempo o una mala configuración de fábrica.

En segundo lugar, entre las opciones para desarrolladores también tienes a tu disposición una especie de administrador de tareas como el que aparece en Windows. Este es un apartado vital si tu móvil funciona mal, deja congeladas aplicaciones o directamente va muy lento al abrir cualquier proceso.

Esto se puede configurar desde una ventana titulada algo así como Servicios en ejecución y, al acceder a esta, verás un listado con los servicios y aplicaciones que están consumiendo un mayor porcentaje de memoria RAM, algo que va a afectar sí o sí a la velocidad de reacción de tu dispositivo.

Si ves que en este menú aparece alguna aplicación que se mantiene activa y consume muchísimos recursos, simplemente haz un cierre manual de la misma y notarás cómo tu terminal funciona de forma más fluida. En la práctica, es el mejor diagnóstico para un móvil que comienza a funcionar mal por abrir aplicaciones en segundo plano que no se utilizan habitualmente.

En tercer lugar, para los más habituales de los auriculares inalámbricos, hay que destacar la opción que permite desbloquear una mejor calidad. Por defecto, Android prioriza la estabilidad frente a la fidelidad del sonido, por lo que podrías no aprovechar al máximo tus periféricos.

Aquí revisa un menú en el que ponga Contenido multimedia o de audio y verás que tienes acceso a códecs de audio bluetooth de alta resolución, siempre que tus auriculares sean compatibles con estos, como LDAC, aptX o aptX HD.

También puedes elegir la frecuencia de muestreo y los bits por muestra para incrementar la cantidad de datos que se envían por el aire entre tu móvil y tus auriculares, con la posibilidad de acceder a lo máximo que permita el hardware que estés utilizando.

Por último, hay herramientas que te pueden servir en el día a día, como la de simular ubicaciones, algo especialmente útil si necesitas engañar a una aplicación para poder usarla en otro país o región.

Aquí sí tendrás que utilizar alguna aplicación para simular una ubicación –te sirve cualquier servicio de VPN– y entrar en Elegir aplicación de ubicación de prueba seleccionando la aplicación que hayas instalado en tu dispositivo.

Con esto conseguirás que las aplicaciones elegidas accedan a las coordenadas GPS de este tipo de servicios y no a los reales que ofrezca tu dispositivo, por lo que es una de las mejores funcionalidades para ocultar tu ubicación geográfica real.

Otro tipo de funcionalidades ya llegan dentro de algunas capas de personalización de Android, pero si aún no las encuentras, creo que la simulación del espacio de color es prácticamente obligatoria si tienes algún tipo de daltonismo.

Desde este menú podrás configurar cualquier tipología, como la protanomalía, la deuteranomalía o la tritanomalía, además de una funcionalidad exclusiva como la acromatopsia en la escala de grises. Incluso aunque no tengas daltonismo, convertir la interfaz a blanco y negro puede ser una buena funcionalidad para prevenir la adicción a la pantalla durante muchas horas.

Como puedes observar, no hace falta ser desarrollador de Android para poder aprovechar este tipo de herramientas. Muchas de ellas, además, pueden servirte para que Android se convierta en un sistema operativo totalmente personalizado según tu uso.

Por ello, aprender a escribir código era la habilidad fundamental para cualquier desarrollador, y cuanto mejor dominara un lenguaje de programación, mayor valor aportaba a una empresa.

Pero la situación está cambiando a una velocidad nunca antes vista, ya que herramientas impulsadas por inteligencia artificial ahora son capaces de escribir, corregir y refactorizar código automáticamente, reduciendo de forma drástica el tiempo necesario para desarrollar software.

Esta transformación está llevando incluso a algunas de las figuras más respetadas del sector a replantearse qué significa realmente ser programador en 2026 y lo que depara el futuro a esta profesión.

Uno de los ejemplos es el de David Heinemeier Hansson, más conocido como DHH, creador de Ruby on Rails, que ha declarado públicamente que ya no considera productivo seguir escribiendo código.

Uno de los primeros escépticos de la IA ahora se retracta

David Heinemeier Hansson es el creador de Ruby on Rails, uno de los frameworks más influyentes de la historia del desarrollo web, además de cofundador de 37signals, la empresa responsable de productos como Basecamp y HEY.

Por eso sus declaraciones durante Rails World 2026 han provocado un intenso debate dentro de la comunidad tecnológica, ya que su mensaje no se limita a recomendar nuevas herramientas, sino que plantea un cambio profundo en la profesión.

Uno de los aspectos más interesantes del caso es que DHH no siempre fue un defensor de la programación impulsada por inteligencia artificial. Según diversas fuentes, hace poco más de un año mantenía una postura mucho más crítica respecto al papel de estas herramientas.

Sin embargo, la aparición de agentes capaces de generar, probar y corregir software con una intervención humana mínima terminó modificando su visión del futuro del sector.

Durante su intervención dijo: "Me he retirado como programador profesional. Escribir código a mano ya no es económicamente productivo para la mayoría de desarrolladores y empresas".

La idea de DHH es que la inteligencia artificial está eliminando gran parte del trabajo mecánico asociado al desarrollo de software. Según explicó, ya no escribe código desde aproximadamente marzo de 2026.

En 37signals, la generación de software mediante agentes de IA se ha convertido en el método por defecto, mientras que la intervención humana queda reservada para corregir situaciones excepcionales o resolver problemas específicos.

Su empresa incluso ha adoptado una filosofía que denomina "pencils down", una manera de expresar que el código escrito línea por línea ha dejado de ocupar el centro del proceso productivo.

La nueva función que tendrán los desarrolladores

DHH no cree que los programadores vayan a desaparecer. De hecho, sostiene exactamente lo contrario, en el cual los profesionales seguirán siendo fundamentales, pero asumirán responsabilidades diferentes.

En lugar de dedicar gran parte de la jornada a escribir funciones, clases o algoritmos, se centrarán en definir objetivos, diseñar arquitecturas y supervisar el trabajo realizado por sistemas de inteligencia artificial.

Por eso, cuando afirma que "al otro lado hay una nueva y emocionante carrera como creadores de cosas", no está hablando únicamente del futuro de los programadores. Está describiendo una tendencia más amplia en la que las capacidades humanas se desplazan desde la ejecución manual hacia la dirección, la estrategia y la creatividad.

A partir de ahora, ya no es si la IA puede escribir código, sino que la verdadera cuestión es qué harán los profesionales cuando esa capacidad deje de ser el factor diferencial en todas las industrias.

Su duda no gira alrededor de si la IA va a sustituir a los programadores, sino sobre algo mucho más profundo: si una máquina puede escribir gran parte del código, ¿qué es lo que define realmente a un programador?

La programación deja de identificarse únicamente con escribir código

Las declaraciones de David Heinemeier Hansson (DHH) durante Rails World 2026, Max escuchó una frase que, según explica, resume buena parte de la transformación que está viviendo el sector: "El inglés es un lenguaje de programación mejor que Ruby".

También señala la evolución de 37signals, la empresa detrás de Basecamp y HEY. Según expone, la compañía ha reducido enormemente la escritura manual de código y el propio DHH ha llegado a afirmar que ya no se considera un programador.

A partir de estas declaraciones, Shestov plantea que el desarrollo de software y la escritura de código podrían estar dejando de ser sinónimos. La industria sigue funcionando con reglas creadas para una época en la que producir la implementación era la parte más difícil del proceso.

Uno de los puntos más críticos de su análisis se dirige a los sistemas de selección de personal y a la formación académica.

Max cuestiona que muchas compañías continúen recurriendo a ejercicios de programación similares a los populares desafíos de LeetCode para medir el talento de los candidatos.

También menciona investigaciones de Microsoft Research que han cuestionado la eficacia de algunos procesos tradicionales de entrevistas técnicas.

El autor, que cursa un máster de informática en Georgia Tech, cree además que las universidades se enfrentan a un problema añadido. Los planes de estudio tardan años en diseñarse y actualizarse, mientras que la evolución de la inteligencia artificial avanza a una velocidad muy superior.

Por eso considera que añadir simplemente una asignatura sobre IA no resolverá el desafío, sino que lo importante, según su argumento, es replantear cómo se demuestra el conocimiento.

El valor del ingeniero podría estar desplazándose a otro lugar

La idea principal de Max Shestov es que un buen desarrollador no debería definirse únicamente por su capacidad para escribir una implementación concreta.

Desde su punto de vista, las habilidades más importantes pasan por entender un problema, dividirlo en partes manejables, dirigir agentes de inteligencia artificial, detectar errores, validar resultados y mejorar las soluciones obtenidas.

Recuerda que los programadores ya trabajan sobre numerosas capas de abstracción, por lo que nadie programa directamente en lenguaje de la IA. Se utilizan compiladores, sistemas operativos, bases de datos, librerías y frameworks para simplificar el trabajo.

La IA, sostiene, podría convertirse simplemente en una nueva capa dentro de esa cadena tecnológica. También extiende esta reflexión más allá del software y la aplica al ámbito de la escritura y la producción de contenidos.

Su conclusión es que no consiste en determinar si la IA hace una tarea mejor o peor que las personas. La cuestión es cómo cambia el papel del programador cuando el valor empieza a concentrarse en decidir qué hacer, cómo hacerlo y cómo comprobar que el resultado es realmente correcto.

La integración de nuevas tecnologías avanza a tal ritmo que incluso el kernel de Linux ya usa IA para optimizar procesos internos y recursos del sistema. Por eso Julia Silge, científica de datos, destaca este famoso ecosistema tras ser conocido por ser versátil e intuitivo.

Ni C++ ni Rust logran frenar el dominio de Python en la adopción masiva y es por esto que muchos se ponen a pensar en el futuro de los desarrolladores junto a grandes proyectos.

Python conquista empresas, desarrolladores y científicos de datos

Python atraviesa uno de los momentos más sólidos de su historia. Según Julia Silge, científica de datos de Stack Overflow, el lenguaje "tiene todas las papeletas para ser considerado el lenguaje de programación principal de mayor crecimiento".

La experta explicó que Python se convirtió en el lenguaje más visitado dentro de la plataforma, una señal clara de su popularidad entre desarrolladores y profesionales de múltiples sectores.

Este crecimiento se observa en industrias tan variadas como la educación, la manufactura, las finanzas, la energía, la electrónica, la tecnología y los organismos gubernamentales.

De acuerdo con Silge, la expansión no muestra señales de desaceleración en ningún sector. La razón principal está relacionada con la creciente importancia de los datos dentro de las organizaciones.

Como señaló la especialista: "Las empresas comprenden que están generando todos estos datos todo el tiempo, y si capacitan a las personas internamente o contratan a personas que tienen estas habilidades, pueden usar esos datos para tomar mejores decisiones y pueden ayudar a sus negocios a prosperar".

La facilidad de aprendizaje también juega un papel determinante. Karen Panetta, miembro del IEEE y decana de Ingeniería de Posgrado en la Universidad de Tufts, destaca que Python ofrece una experiencia muy accesible incluso para quienes están dando sus primeros pasos en la programación.

Según explica el medio TechRepublic, su sintaxis resulta sencilla de interpretar y permite obtener resultados rápidamente con pocas líneas de código. Esta característica reduce considerablemente la barrera de entrada y facilita que nuevos profesionales se incorporen al mundo del desarrollo de software.

Inteligencia artificial, versatilidad y comunidad: las claves de su éxito

Uno de los mayores impulsores del crecimiento de Python es la expansión de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en entornos empresariales.

Los datos de Stack Overflow muestran que el aumento de su uso está estrechamente vinculado al trabajo de científicos de datos y especialistas en machine learning. Julia Silge afirmó que los patrones de visitas relacionados con la ciencia de datos son una de las principales razones detrás del crecimiento tan acelerado del lenguaje.

El atractivo de Python también reside en su extraordinaria versatilidad. Kristen Sosulski, profesora asociada clínica de la Escuela de Negocios Stern de la Universidad de Nueva York, señala que su amplio ecosistema de bibliotecas permite desarrollar sitios web, aplicaciones, modelos de datos y numerosos proyectos tecnológicos.

Silge coincide con esa visión y asegura que Python puede utilizarse para casi cualquier tarea, desde automatización de sistemas y DevOps hasta análisis avanzado de datos e inteligencia artificial.

Otro factor decisivo es la enorme comunidad que se ha formado alrededor del lenguaje. Python cuenta con miles de proyectos de código abierto, documentación abundante y espacios colaborativos donde desarrolladores de todos los niveles intercambian conocimientos.

Además, existen iniciativas dedicadas a promover una participación más diversa dentro del sector tecnológico. Un ejemplo destacado es PyLadies, una organización internacional que apoya a mujeres y minorías de género interesadas en aprender y desarrollar habilidades en Python.

Gracias a su comunidad activa, la disponibilidad de bibliotecas especializadas y su capacidad para adaptarse a sectores muy diferentes, sigue ganando protagonismo año tras año.

Entre la explosión de la inteligencia artificial, la necesidad creciente de analizar grandes volúmenes de datos y la búsqueda de herramientas accesibles para nuevos desarrolladores, Python mantiene una combinación difícil de igualar.

Ante los recientes avances de Windows 11 en el rendimiento, todas las novedades que agregamos programadores de macOS, sus herramientas exclusivas, las decisiones detrás de la evolución de Linux llaman la atención de los ingenieros del mundo entero por cómo influye en el desenvolvimiento de todo el ecosistema, incluso cuando hay distros populares como Ubuntu, Fedora y ZorinOS en juego.

¿Qué es lo que sucede con GIT y por qué la implementación de esto genera cierto rechazo a Torvalds? Seguro que anteriormente has escuchado que es realmente difícil complacer al famoso programador finlandés porque en varias ocasiones ha cancelado parches por ciertas ideas o cosas que simplemente no le han agregado de todo.

¿Por qué Linus Torvalds dice que Git nunca fue un proyecto importante para él?

Durante una intervención recogida en un vídeo publicado en YouTube, Torvalds explica que Git surgió por pura necesidad. El creador de Linux recuerda que necesitaba una herramienta capaz de gestionar el desarrollo del kernel de manera eficiente y decidió crearla cuando las alternativas disponibles ya no respondían a las exigencias del proyecto.

Por eso afirma sin rodeos: “Es un poco ridículo” que hoy tanta gente lo identifique con Git, ya que para él nunca representó una iniciativa especialmente trascendente.

El desarrollador también subraya que, a diferencia de Linux, Git no absorbió años de trabajo constante ni se convirtió en el centro de su carrera profesional. Según sus propias palabras, fue algo que necesitaba para continuar desarrollando el kernel.

De hecho, comenta que únicamente dedicó alrededor de cuatro meses al proyecto antes de dejar que la comunidad y otros mantenedores tomaran el relevo. La enorme repercusión posterior de la herramienta contrasta con la importancia relativamente modesta que él le atribuía en aquel momento.

La anécdota con su hija refleja perfectamente esa diferencia de percepción. Torvalds explica que en muchos laboratorios de informática y centros universitarios Git está presente en prácticamente cualquier flujo de trabajo relacionado con la programación. Eso provoca que numerosas generaciones de estudiantes tengan contacto cotidiano con la herramienta incluso antes de profundizar en Linux, una situación que el propio creador reconoce con cierta sorpresa.

Cómo una herramienta creada para el kernel Linux terminó dominando el desarrollo de software

Aunque Torvalds no considere Git uno de sus proyectos más relevantes, la realidad es que su impacto es difícil de exagerar. Actualmente se ha consolidado como el estándar de facto para el control de versiones en la industria tecnológica. Empresas de todos los tamaños, proyectos de código abierto y organizaciones de investigación lo utilizan para registrar cambios, coordinar equipos y mantener historiales completos de desarrollo.

Parte de su éxito reside en la filosofía con la que fue diseñado. Git permite trabajar de forma distribuida, crear ramas independientes para nuevas funciones y fusionar cambios con rapidez.

Estas características resultaron especialmente valiosas a medida que los proyectos de software crecieron en complejidad y comenzaron a involucrar a desarrolladores repartidos por todo el mundo. Lo que empezó como una solución para el kernel Linux terminó resolviendo problemas comunes que afectaban a prácticamente cualquier equipo de programación.

La paradoja es evidente. Linux sigue siendo la obra que definió la trayectoria de Linus Torvalds y que cambió el panorama informático global, desde servidores y superordenadores hasta Android. Sin embargo, Git ha adquirido una presencia tan extendida en el día a día de los desarrolladores que muchas personas lo descubren antes incluso que el propio sistema operativo Linux.

Quizá por eso siguen sorprendiendo las palabras de su creador: para millones de profesionales es una herramienta imprescindible, pero para Torvalds siempre fue simplemente la respuesta a un problema concreto que necesitaba resolver para seguir construyendo el kernel.

Ahora ha comunicado la manera en la que la IA está influyendo en estos sistemas para observar cómo cambia la competencia entre Linux, macOS y Windows 11, especialmente ahora que hay proyectos relacionados con PS5-Linux, ZorinOS y propuestas del estilo que buscan atraer a nuevos usuarios. En medio de todo esto, surge una pregunta: ¿qué distribuciones Linux estarán realmente preparadas para seguir el ritmo de una evolución cada vez más rápida? Parece como si los asistentes virtuales consumieran todo a su paso y muchos no saben qué hacer en realidad.

La IA acelera el desarrollo de Linux y pone a prueba los modelos tradicionales

Después de que Linus Torvalds reconociera públicamente que utiliza inteligencia artificial para determinadas tareas de programación, toda la comunidad empezó a hacer debates en internet y es que, ante las diversas críticas que se han hecho en el sector de la informática, es normal que llame la atención este tipo de situaciones. El creador de Linux explicó anteriormente que emplea estas herramientas para "hacer las cosas en las que soy malo" y también destacó que la llamada programación asistida por IA puede ser una forma divertida y productiva de desarrollar software.

Más recientemente, incluso confirmó el uso de Claude Code en un cambio para el kernel de Linux, indicando que tanto el código como las pruebas iniciales y parte de la documentación fueron generados con asistencia de un modelo de lenguaje bajo su supervisión.

Para Jack Wallen, periodista y analista especializado en software libre de ZDNET, el verdadero cambio no radica solamente en escribir código más rápido. Herramientas que antes requerían largas auditorías ahora pueden revisar enormes cantidades de código en mucho menos tiempo, lo que incrementa el número de incidencias detectadas, como Claude o Codex.

La perspectiva del especialista coincide con otras predicciones del sector tecnológico, como la reciente visión de Elon Musk, quien sostiene que el desarrollo de software podría cambiar radicalmente en los próximos años y que la programación tradicional no se parecerá a la que conocemos hoy.

La cantidad de vulnerabilidades encontradas crecería más deprisa de lo que muchos equipos humanos pueden gestionar. No se trata de una crítica hacia los desarrolladores, sino de una consecuencia lógica de utilizar herramientas capaces de analizar enormes volúmenes de código en cuestión de minutos. Por lo tanto, debido a la misma implementación de los asistentes virtuales, tarde o temprano se requerirán de los mismos para mantener y administrar proyectos a gran escala.

Por qué Arch, Gentoo o Tumbleweed podrían adaptarse mejor a esta nueva etapa

La reflexión de Wallen se centra especialmente en las diferencias entre las distribuciones Linux tradicionales y las de lanzamiento continuo, conocidas como rolling release. Las primeras siguen calendarios definidos. Ubuntu, por ejemplo, publica nuevas versiones en abril y octubre, Fedora suele actualizarse cada seis meses y Debian mantiene ciclos mucho más largos

Las distribuciones rolling release funcionan de otra manera. En lugar de esperar una gran actualización cada cierto tiempo, incorporan continuamente las novedades que llegan desde los proyectos originales. Arch Linux, EndeavourOS, Manjaro, Gentoo u openSUSE Tumbleweed reciben nuevos paquetes, versiones de aplicaciones y actualizaciones del kernel conforme están disponibles. Por ese motivo, el sistema permanece permanentemente actualizado sin necesidad de migrar entre grandes versiones.

Wallen sostiene que, si la inteligencia artificial multiplica la velocidad a la que aparecen correcciones de seguridad, las distribuciones rolling release estarán en mejor posición para absorber ese flujo constante.

En distribuciones con varios lanzamientos activos, una misma corrección puede requerir modificaciones para funcionar en distintas ramas mantenidas simultáneamente. En cambio, proyectos como Arch Linux trabajan sobre una única línea de desarrollo, lo que simplifica la integración de cambios y reduce la carga para los mantenedores.

Esto no significa que Ubuntu, Debian o Fedora vayan a quedarse atrás de forma inmediata. Todas continúan distribuyendo actualizaciones de seguridad cuando se descubre una vulnerabilidad. Si ese escenario se consolida durante los próximos años, las distribuciones de actualización continua podrían encontrar más fácil seguir el ritmo del nuevo ciclo de desarrollo impulsado por la inteligencia artificial.

Stroustrup aprovechó su intervención para reivindicar la evolución del lenguaje de programación y cuestionar la imagen que todavía conservan muchos desarrolladores, que siguen asociándolo a prácticas propias de hace décadas. Su planteamiento es que el C++ actual ofrece herramientas que permiten construir código más mantenible, modular y robusto que el escrito siguiendo enfoques heredados de finales del siglo pasado. El objetivo, según explicó, no es complicar el desarrollo de software, sino reducir errores y facilitar que proyectos complejos puedan seguir utilizándose y evolucionando durante décadas.

El CERN sigue considerando estratégico el desarrollo en C++

Cabe señalar que en el CERN, millones de líneas de código participan diariamente en tareas relacionadas con el control de detectores, el procesamiento de datos, las simulaciones científicas y el análisis de resultados experimentales. C++ forma parte de esa infraestructura tecnológica que permanece fuera de la vista del gran público, pero que resulta esencial para el funcionamiento de numerosos proyectos científicos. Precisamente por eso, la institución considera importante debatir cómo debe evolucionar el software que utilizarán investigadores e ingenieros en los próximos años.

La conferencia formó parte de la primera edición de la CERN STEAM Academy, un programa avanzado de formación desarrollado dentro del proyecto Next Generation Triggers. El objetivo de la iniciativa es reforzar competencias relacionadas con programación, computación avanzada, aprendizaje automático y tecnologías que tendrán un papel relevante en futuras infraestructuras científicas. El enorme interés despertado por la visita de Stroustrup obligó incluso a habilitar espacios adicionales para seguir el evento, que reunió a cientos de asistentes presenciales y online.

El buen software a menudo pasa desapercibido.

Quién es Bjarne Stroustrup

Bjarne Stroustrup es profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Columbia y está considerado una de las figuras más influyentes de la historia de la programación por haber diseñado e implementado originalmente C++. Además de su labor académica, es autor de obras de referencia como The C++ Programming Language, A Tour of C++ y Programming: Principles and Practice Using C++, libros utilizados durante años en universidades y entornos profesionales de todo el mundo. Su trayectoria también incluye reconocimientos como el Charles Stark Draper Prize, el Computer Pioneer Award de la IEEE Computer Society y la Faraday Medal.

A lo largo de su carrera ha defendido la necesidad de combinar rendimiento, seguridad y claridad en el diseño del software, una visión que sigue impulsando la evolución de C++ y que mantiene su influencia en tecnologías ampliamente utilizadas en ámbitos como la inteligencia artificial, la computación científica y herramientas construidas sobre otros lenguajes, entre ellos Python. La presencia de Stroustrup en el CERN sirvió, precisamente, para conectar esa experiencia acumulada durante décadas con los retos que afrontará la próxima generación de desarrolladores y científicos.

Ahora que el futuro del empleo tecnológico se intensifica, las declaraciones de Katelyn Lesse, jefa de ingeniería de plataformas de Anthropic, aportan una visión fuerte sobre hacia dónde se dirige la industria cuando hay un impacto claro con la llegada de los modelos como Claude, GitHub Copilot o ChatGPT.

Realmente, la experta cree que la etapa en la que los humanos escribían código de forma directa está llegando a su fin. A medida que la compañía gana peso en el mercado, sus decisiones internas se convierten en una gran referencia para muchas organizaciones y el avance de la automatización es algo por lo que están apostando miles de empresarios.

¿Por qué Anthropic asegura que la IA ya escribe todo el código de uno de sus equipos?

Durante una intervención en ObservabilityCON, un evento organizado por Grafana Labs, Lesse explicó que Claude escribe "literalmente todo" el código utilizado por su división de ingeniería de plataformas. Se trata de un área estratégica dentro de Anthropic, responsable de la infraestructura que sostiene productos, servicios internos y la propia plataforma para desarrolladores de Claude.

Según la directiva, el papel de los ingenieros humanos ha evolucionado: ya no se centra principalmente en escribir líneas de código, sino en diseñar sistemas, establecer criterios de validación y supervisar los resultados obtenidos por los agentes de IA.

Uno de los ejemplos que puso sobre la mesa fue la migración del principal repositorio de código de la empresa desde Python hacia Rust. En este proyecto, los profesionales se encargaron de definir cómo verificar la calidad y fiabilidad del resultado final.

La construcción del software, la supervisión de los procesos y gran parte de las comprobaciones quedaron en manos de agentes impulsados por Claude. La compañía incluso ha desplegado sistemas capaces de corregir errores detectados durante las pruebas sin intervención humana directa.

Eso no significa que Anthropic haya eliminado a los ingenieros del proceso. Lesse fue clara al señalar que las personas continúan tomando decisiones críticas y validando los resultados. El siguiente paso, según explicó, pasa por determinar hasta qué punto los equipos están preparados para permitir que los agentes modifiquen bases de código en producción de forma autónoma. La transición avanza con cautela porque incluso los directivos reconocen sentirse prudentes ante un cambio de semejante magnitud.

Menos programadores júnior y una nueva forma de entender el desarrollo de software

Las declaraciones de Lesse encajan con otros datos que Anthropic ha compartido recientemente sobre la evolución del trabajo técnico dentro de la empresa. La compañía ya ha desplegado Claude Code entre sus empleados y sostiene que el uso masivo de agentes está modificando la forma en que se organiza el trabajo y también la contratación. En particular, la demanda de perfiles capaces de trabajar con autonomía y criterio profesional parece estar ganando relevancia frente a las tareas más repetitivas o mecánicas.

Los datos difundidos por la empresa reflejan que la presencia de trabajadores júnior dentro de la plantilla técnica se ha reducido significativamente entre 2025 y 2026. Además, el porcentaje de contrataciones destinadas a perfiles de entrada también ha descendido.

Esta tendencia alimenta uno de los grandes debates actuales del sector tecnológico: si la inteligencia artificial acabará desplazando parte de los puestos tradicionalmente ocupados por desarrolladores con menos experiencia o si, por el contrario, dará lugar a nuevas funciones centradas en la supervisión, coordinación y validación de sistemas automáticos.

Conviene matizar que la famosa frase de Lesse se refiere específicamente a su equipo y no a toda Anthropic ni mucho menos a toda la industria del software. Sin embargo, sí representa una señal de hacia dónde apuntan algunas de las compañías más influyentes del sector.

La gran incógnita ya no es si la IA puede programar, porque eso está ampliamente demostrado, sino cuánto margen estarán dispuestas a conceder las empresas a estos agentes para tomar decisiones por sí solos.

Hasta el punto de que gigantes como Amazon, Microsoft, Google o Meta compiten por integrar cada vez más automatización en sus procesos de desarrollo. Sin embargo, el último mensaje de Amazon a sus programadores deja un mensaje que llama la atención y es que usar más IA no siempre significa trabajar mejor.

La compañía ha pedido a sus ingenieros que no recurran a estas herramientas de forma indiscriminada y ha advertido de que medir la productividad únicamente por el consumo de recursos de los modelos puede generar gastos innecesarios, proyectos más complejos y una falsa percepción de eficiencia.

Por qué Amazon quiere reducir el uso innecesario de la inteligencia artificial entre sus desarrolladores

La advertencia surge tras ver que algunos empleados intentan maximizar el uso de herramientas de inteligencia artificial porque creen que eso mejora su valoración interna, pero la realidad es que la implementación de esta tecnología conlleva muchas cosas más.

En varias empresas se han implantado sistemas para medir la adopción de inteligencia artificial entre los trabajadores, utilizando indicadores relacionados con el consumo de tokens, las unidades básicas que procesan los modelos de IA generativa.

Esta práctica ha dado lugar al fenómeno conocido como “tokenmaxxing”, una estrategia en la que ciertos empleados incrementan deliberadamente el uso de estas plataformas para destacar en las métricas corporativas.

Según explicó Terk Terkowitz, vicepresidente de Amazon, este enfoque puede provocar consecuencias negativas porque utilizar estas métricas como objetivo y no como referencia puede disparar los gastos operativos y aumentar innecesariamente la complejidad de los proyectos.

"Sabemos que usar estas métricas podría, si se convierten en un objetivo en lugar de una medida de referencia, generar consecuencias negativas, aumentando los costes (el tokenmaxxing va en contra de la filosofía de austeridad) e incrementando la complejidad".

Lo curioso es que varias compañías tecnológicas han empezado a revisar sus propios sistemas de seguimiento después de comprobar que algunas iniciativas estaban incentivando comportamientos poco eficientes.

En ciertos casos, los trabajadores realizaban tareas adicionales o recurrían más veces de las necesarias a servicios de inteligencia artificial para mejorar su posición en rankings internos. El resultado ha sido un incremento notable en el gasto asociado a la computación y al uso de modelos avanzados.

La IA sigue siendo estratégica para Amazon, pero el objetivo es obtener resultados y no consumir más tokens

Aunque el mensaje pueda interpretarse como un freno a la inteligencia artificial, la realidad es muy distinta. Amazon continúa acelerando la integración de estas tecnologías bajo el liderazgo de Andy Jassy, consejero delegado de la compañía. De hecho, la empresa considera que la IA será uno de los pilares del desarrollo de software durante los próximos años y mantiene una apuesta decidida por herramientas capaces de automatizar tareas, generar código y mejorar procesos internos.

Amazon ha trasladado a sus ingenieros que deben analizar si una herramienta de IA realmente aporta valor en cada situación concreta porque "si tu trabajo no se beneficia de las herramientas de inteligencia artificial actuales, eso es un hallazgo, no un fracaso".

En otras palabras, si una tarea no mejora gracias a la inteligencia artificial, descubrirlo también es una información útil y no debe interpretarse como un error del trabajador. La adopción de IA ya no se mide únicamente por la cantidad de herramientas utilizadas, sino por el impacto real que generan en productividad, calidad del código y eficiencia operativa.

Amazon sigue invirtiendo de forma agresiva en este mercado y mantiene una estrecha relación con Anthropic, creadora de Claude, donde ha invertido 13.000 millones de dólares. Sin embargo, el mensaje a sus programadores es inequívoco: la inteligencia artificial debe ser una herramienta al servicio de los resultados, no una métrica que impulse un consumo descontrolado de recursos ni una carrera interna por utilizar más tokens que el resto.

¿Desaparecerán los empleos técnicos a medida que los modelos de IA sean capaces de escribir código por sí solos? El CEO de OpenAI cree que estas profesiones no solo seguirán siendo necesarias, sino que podrían entrar en una de las etapas más productivas de su historia. ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Copilot y otros asistentes virtuales que se centran en la creación de proyectos de ingeniería informática tal vez no tengan ese impacto tan negativo que muchos piensan.

¿Por qué Sam Altman cree que los programadores tendrán más trabajo gracias a la IA?

Previamente, Altman ha estado advirtiendo varias cosas con respecto al uso de la inteligencia artificial. No solo sobre cómo la IA no podría reducir la jornada laboral o que es poco probable que estos asistentes virtuales generen un "apocalipsis de trabajo" en el mundo.

Durante una entrevista con el creador de contenido tecnológico Matthew Berman, el CEO de OpenAI abordó una de las preguntas más repetidas desde la llegada de la IA generativa: ¿qué ocurrirá con los empleos relacionados con el desarrollo de software? Dichas herramientas están influyendo fuertemente en el trabajo relacionado a la programación.

En este caso, se habla de que muchas personas están pensando en que el sector está cambiando por completo e incluso expertos determinan que los modelos LLM van a ser cada vez más utilizados. Precisamente por esto es que se piensa que numerosas profesiones no van a ser desplazadas, sino que van a ser más exigentes.

Por ejemplo, se ha destacado en varias ocasiones que los desarrolladores junior van a ser menos buscados y se requerirá de más experiencia, mientras que la clave para sobrevivir al impacto de la inteligencia artificial es simplemente especializarse en ciertos ámbitos y no solamente en resolver cuestiones genéricas o quedarse con lo básico.

En Python y otros lenguajes de programación se está necesitando que se aumenten las habilidades. Aquí es donde entra en juego la opinión de Altman, porque dice que "los programadores nunca estarán tan ocupados como lo estarán ahora, y nunca tendrán tanto impacto ni ganarán tanto dinero".

El mundo necesita mucho más software del que se pensaba hace apenas unos años y por eso es que, en vez de que se reduzca el volumen de trabajo, los asistentes virtuales como Claude Code están en el top de los más utilizados para este tipo de empleos porque permiten crear productos digitales más rápido y lanzar proyectos que antes resultaban demasiado costosos o complejos.

Por ejemplo, una tarea que antes requería semanas puede completarse en días. A su vez, es algo que abre paso a trabajos que igualmente necesitan supervisión, diseño, mantenimiento y estrategia humana.

Altman cree que la programación ofrece un ejemplo interesante de cómo la inteligencia artificial puede transformar una profesión sin destruir necesariamente la demanda de talento humano. No obstante, reconoce que no todas las disciplinas evolucionarán de la misma manera.

Campos como las matemáticas podrían experimentar cambios diferentes. A su juicio, los modelos de IA avanzan rápidamente en la resolución de problemas complejos y podrían asumir parte del trabajo relacionado con descubrimientos o demostraciones matemáticas.

Al final, la inteligencia artificial está redefiniendo el trabajo, pero en el caso de los desarrolladores de software no ve un escenario dominado por la desaparición masiva de empleos como todo el mundo está diciendo.

No se trata de que vaya a sustituir a todos los desarrolladores, sino de un proceso de adaptación tecnológico que va a influir principalmente en la productividad y capacidad a gran escala. Esto va de la mano con una de las figuras con las que Altman ha tenido más polémicas y es Elon Musk, quien piensa que

Ya no se trata únicamente de escribir código, sino de darle tareas completas a la IA para que se ejecuten mientras te mueves con el fin de garantizar la máxima productividad.

¿Cómo funciona? ¿Qué es lo que hacen exactamente? Varios expertos han hablado al respecto y afirman que hay un cambio profundo en la industria con este nuevo método de programar.

¿Por qué cada vez más desarrolladores caminan con el portátil abierto?

Parece un descuido que un portátil esté entreabierto en un bolso o que alguien lo lleve en la mano de esta manera mientras camina por la calle, pero no es así, en realidad es intencional usarla de esta manera.

El auge de herramientas de inteligencia artificial como Claude, Codex y otras está cambiando la manera de trabajar a nivel general porque ahora no solo es cuestión de generar código directamente desde los asistentes virtuales, sino que también hay funciones avanzadas que se deben mantener en ejecución en tiempo real.

Básicamente, la IA sigue trabajando aunque tú no estés frente al teclado y apagar el equipo solo podría detener ese proceso o influir en la productividad. Por lo tanto, los desarrolladores prefieren hacer que se mantenga activo todo el rato sin importar lo que se esté haciendo.

El informe compartido por Business Insider, demuestra que varios expertos caminan con la laptop medio abierta, mirando de reojo la pantalla mientras hacen otras cosas.

Por ejemplo el jefe de productos de Raven.AI, Geoff Chan, agrega que además de atender actividades personales, también usa el equipo de esta manera para acciones complejas y, si se detiene, pierde tiempo y progreso.

Estas tareas incluyen generar software completo, analizar datos, procesar imágenes o conectar sistemas. Cuando el portátil se cierra, hay interrupciones en las sesiones activas y es por eso que Alison Kaizer de Golden Ventures u otros profesionales prefieren dejar el ordenador en este estado para asegurar que las tareas pesadas que duran varios minutos se completen.

Algunos aseguran que se trata de una nueva "manía de los agentes", un patrón que se repite en lugares como aeropuertos, transportes públicos, oficinas o en otros espacios similares. Es tanta la fiebre, que hasta OpenAI ha hablado al respecto en sus redes sociales.

¿Cómo la inteligencia artificial está cambiando los hábitos de trabajo en tiempo real?

Caminar con un portátil abierto no es precisamente cómodo ni discreto, y es que muchos admiten sentir cierta incomodidad o vergüenza al hacerlo. Es curioso porque podría ser el origen de una nueva gama de productos centrados en el uso de IA técnica.

Por ejemplo, portátiles que tengan sistemas operativos especializados que permitan esas ejecuciones sin tener que sufrir por interrupciones al cerrarlos.

En efecto, ya se tienen apodos para este tipo de uso en las laptops, siendo "taco" o "concha" debido a la manera en que quedan entreabiertas a unos pocos centímetros.

En el informe también se indica que jóvenes como Arav Jain (15 años) lo ven como una necesidad para "seguir enviando software" entre clases, mientras que otros como Will Meinhardt o Rebecca Bultsma confiesan sentir cierta incomodidad o ser blanco de miradas externas.

Sin embargo, en centros tecnológicos como San Francisco, ingenieros como Tim Monzures afirman que básicamente se está convirtiendo en una regla común en la nueva cultura del desarrollo con IA.

Sea como sea, es algo que definitivamente está influyendo en todo el sector de programación, pues además si un posible problema por obsesión por la organización de tiempo, también causa cambios que podrían traer proyectos útiles para el futuro, tanto de software como de hardware.

Su experiencia refleja las posibilidades de programar con ayuda de agentes de IA, pero también muestra sus limitaciones cuando el código generado necesita ajustarse a unos requisitos concretos. Torvalds había desarrollado en C una interfaz para un microcontrolador con una pequeña pantalla, pero quería modernizar su aspecto, y como no suele programar en Java, decidió aprovechar la IA para resolver esa parte del proyecto.

Acostumbrado a trabajar en kernels y sistemas de bajo nivel, recurrió a la inteligencia artificial para que le ayudara con una tarea que quedaba fuera de su experiencia, y aquí es donde se dio cuenta de que el primer resultado generado estuvo muy lejos de lo que esperaba. Pero a pesar de este incidente, la conclusión del creador de Linux no fue negativa, al contrario.

Linus Torvalds sostiene que la inteligencia artificial funciona especialmente bien cuando se utiliza para complementar conocimientos y cubrir áreas en las que un desarrollador tiene menos experiencia. Esa es la razón por la que asegura que utiliza estas herramientas para hacer aquello en lo que no destaca y que no afecta a nadie, en lugar de delegar completamente tareas que considera críticas.

Así que uso la IA para hacer las cosas que se me dan mal. Le das una instrucción a la IA y lo hace. Así que le di una instrucción, lo hizo, y fue horrible. Entonces dije: ‘¡Oye, mira! Ya lo hice en C. Lo hice bien. Simplemente quedó feo.

Torvalds utiliza la IA para tareas que quedan fuera de proyectos críticos

Es importante mencionar que la posición de Torvalds rompe con una idea muy extendida, donde no habla de la inteligencia artificial como una amenaza para los programadores, sino como una herramienta que puede hacer más accesible el desarrollo de software. Según explicó, el nivel de complejidad actual del sector es mucho más alto que cuando comenzó a programar a principios de los años ochenta, lo que dificulta que muchos principiantes puedan crear proyectos ambiciosos por sí solos.

En este contexto, considera que prácticas conocidas como el vibe coding pueden resultar útiles para los programadores que están empezando, por lo que la posibilidad de convertir una idea en una aplicación funcional con ayuda de la IA permite experimentar, aprender y disfrutar más del proceso de programación que hace unos años. Para el experto, esa capacidad puede animar a nuevos desarrolladores a entrar en el mundo del software.

Asimismo, reconoció que durante un tiempo pensó que las herramientas de programación basadas en IA no eran lo suficientemente buenas, pero asegura que su opinión ha evolucionado a medida que han mejorado sus capacidades y que las ha probado en diversos proyectos pequeños. Por lo que hoy afirma que le gusta utilizarlas y que pueden hacer la programación más agradable cuando se usan de forma adecuada.

Qué papel está jugando la inteligencia artificial en el desarrollo del kernel de Linux

La opinión de Linus Torvalds cambia cuando la conversación se traslada al kernel de Linux, donde deja claro que los riesgos son distintos. Y es que un error en un proyecto personal tiene consecuencias limitadas que no afectan a nadie, pero un fallo dentro de una infraestructura utilizada globalmente exige un nivel de revisión mucho más elevado. Por ese motivo insiste en que cualquier uso de IA en tareas importantes debe ir acompañado de supervisión humana.

Por supuesto, esto no significa que rechace estas tecnologías dentro del ecosistema Linux. De hecho, ha defendido públicamente el uso de herramientas de IA para revisar código, detectar errores y ayudar en determinados procesos de mantenimiento. Incluso ha experimentado con asistentes como Claude Code en trabajos relacionados con el desarrollo del kernel, aunque siempre bajo dirección y validación humana.

De esta manera, la discusión ya no gira tanto en torno a si la inteligencia artificial puede utilizarse para programar, sino sobre cuál es la mejor forma de integrarla sin perder el control sobre el resultado final. Para un experto que ha pasado décadas construyendo una de las piezas de software más importantes del mundo, la clave sigue siendo que la herramienta puede cambiar, pero la responsabilidad continúa estando en manos de los programadores.

Linus Torvalds, creador del kernel, ha estado compartiendo los cambios al eliminar miles de líneas, pero esta vez se trata de recibir todo el código que se centra en mejoras modernas. Con el apoyo de la inteligencia artificial, se han estado logrando muchas cosas, pero este paso de Ojeda parece que será fundamental para el futuro.

Más de 17.000 líneas para reforzar la infraestructura Rust en Linux 7.4

El proyecto Rust para Linux avanza hacia la versión 7.4 tras el envío de una nueva propuesta de integración encabezada por Miguel Ojeda, la cual añade cerca de 17.000 líneas de código. Un porcentaje relevante de esta expansión responde a la renovación de librerías esenciales dentro de la arquitectura interna de Rust en el núcleo, destacando el salto de la biblioteca Zerocopy, que asciende de golpe ocho iteraciones en su desarrollo.

Esta biblioteca proporciona utilidades, rasgos y macros que permiten convertir de forma segura secuencias de bytes sin procesar en tipos estructurados, una capacidad especialmente importante cuando se trabaja con datos de bajo nivel donde la fiabilidad es crítica.

La propuesta también incluye mejoras en la infraestructura y la cadena de herramientas utilizada por Rust dentro del kernel. Entre ellas figura la activación de la característica experimental "proc_macro_span", que ofrece diagnósticos más precisos para las macros procedimentales.

Gracias a ello, los desarrolladores pueden identificar errores con mayor facilidad y localizar con más precisión el origen de determinados problemas durante la compilación.

La actualización del núcleo de Linux 7.4 trasciende las simples revisiones de dependencias. La pila principal de Rust implementa los módulos inéditos mem y ratelimit, al tiempo que perfecciona subsistemas ya existentes para ampliar las herramientas al alcance de los programadores en el entorno Linux.

A su vez, la librería pin-init admite ahora estructuras tupladas y optimiza la gestión sin riesgos de referencias cíclicas, un desafío técnico que exige máxima precisión en la memoria. Por último, los informes de errores han recibido un ajuste sustancial, facilitando la detección de fallos y el mantenimiento continuo de las aplicaciones.

Además, esta solicitud de extracción no representa todo el trabajo relacionado con Rust que llegará a Linux 7.4. Como suele ocurrir en cada ciclo de desarrollo, varios subsistemas incorporarán cambios adicionales mediante propuestas independientes.

Entre ellos destacan nuevas mejoras para el controlador NVIDIA Nova y distintos trabajos sobre la infraestructura Rust DRM orientada al ámbito gráfico. Todo ello confirma que la presencia de Rust dentro del kernel sigue expandiéndose gradualmente y con una integración cada vez más profunda.

Mostrar un videojuego antes de su lanzamiento siempre ha sido una de las formas más efectivas de atraer jugadores y eso está más que claro con la llegada del esperado Grand Theft Auto VI. Sin embargo, la rápida evolución de las herramientas de inteligencia artificial empieza a modificar la estrategia de las grandes compañías como Xbox, Sony y Nintendo, pues la situación abre un nuevo debate sobre los riesgos de compartir prototipos, demos jugables y versiones preliminares.

Lo que está sucediendo actualmente ya está afectando de muchas maneras la industria del gaming y esto se puede ver en el reciente caso de Alliance Arts. Dicho equipo se preocupa por clones creados con ayuda de IA y está considerando restringir el acceso anticipado a sus juegos.

Alliance Arts cancela su demo pública por temor a las copias generadas con IA

Los retrasos y cancelaciones de estas pruebas se dan eventualmente debido a que podrían presentarse problemas en el desarrollo o que simplemente se tomen decisiones que lleven a la entrega o a evitar incluso su lanzamiento, pero en este caso es simplemente por la culpa de la inteligencia artificial.

El caso más reciente lo protagoniza Alliance Arts, estudio responsable de Drunken Goddess Reflux, un peculiar juego de terror que se centra en el consumo de alcohol y tenía prevista una demo pública en Steam para el 19 de octubre, tal y como se suele hacer con muchos otros títulos.

La compañía en cuestión anunció un cambio de planes de última hora y decidió sustituir esa demostración abierta por sesiones cerradas de prueba para un número limitado de participantes.

Según explicó el estudio con el informe arrojado por PC Gamer, uno de los principales problemas era la dificultad para controlar las restricciones relacionadas con la publicación de vídeos y retransmisiones del contenido de la demo.

En su comunicado, la compañía señaló que teme que esas versiones imitadas lleguen a publicarse antes del lanzamiento oficial de la obra original, y es que el material disponible pudiera utilizarse para reproducir rápidamente la presentación y las mecánicas del juego mediante inteligencia artificial u otras herramientas de desarrollo acelerado.

En lugar de ofrecer acceso abierto, Alliance Arts optará por pruebas cerradas en las que los participantes deberán aceptar determinadas condiciones de uso y normas relacionadas con la difusión de contenido. Todo por el hecho de evitar que los asistentes virtuales sean utilizados para generar un videojuego muy parecido, siguiendo las características y gráficos de Drunken Goddess Reflux, y es que hay múltiples plataformas que permiten hacer esto con tan solo ejecutar un buen prompt.

La preocupación de Alliance Arts no surge de la nada. Durante los últimos meses se han multiplicado los casos de desarrolladores que denuncian la aparición de copias extremadamente rápidas de sus proyectos. Uno de los ejemplos más comentados ocurrió en marzo, cuando una creadora compartió en internet un prototipo de su juego y vio aparecer una versión clonada apenas cinco horas después.

El desarrollador Sos Sosowski, conocido por la saga McPixel, recopiló y compartió ejemplos de proyectos que, según afirmó, fueron replicados casi de inmediato con la misma táctica. Genie 3, GPT-4o, Claude Code o Artifacts y Rosebud AI son algunas de las que se utilizan por su potencia y es increíble porque otorgan resultados casi inmediatos.

Entonces imagina que llevas mucho tiempo programando un juego. La inversión de un equipo o de muchas horas y días de trabajo con una idea novedosa, pero llega alguien más con una inteligencia artificial y ofrece una alternativa idéntica a tu propuesta hecha con un prompt.

Hay que tener en cuenta que esto no es nuevo, pues las tiendas móviles llevan años lidiando con aplicaciones que imitan éxitos, pero ahora es la rapidez con la que puede producirse esa réplica, porque esta ventaja de la IA permite a los programadores que clonan tener una misma exposición con menos esfuerzo e inversión.

Por ello, si plataformas como Steam y otros distribuidores digitales no refuerzan sus medidas contra las copias, cada vez más equipos podrían seguir el camino de Alliance Arts y limitar el acceso anticipado a sus juegos.

Para muchos jóvenes, estudiar programación era casi una garantía de futuro, pero la llegada de herramientas de inteligencia artificial generativa ha alterado esa percepción.

Plataformas como ChatGPT, GitHub Copilot o Claude son capaces de generar funciones, corregir errores y producir bloques completos de código en cuestión de segundos. Y lo que antes requería horas de trabajo manual ahora puede resolverse mediante una simple instrucción escrita en lenguaje natural.

Cabe señalar que este cambio coincide con un momento de transformación en el mercado tecnológico, donde la automatización, los asistentes inteligentes, así como las nuevas formas de trabajar están modificando el valor de determinadas habilidades.

En ese contexto surge una paradoja que cada vez resulta más evidente: la IA puede complicar el camino de quienes empiezan, mientras multiplica las capacidades de los programadores veteranos que llevan años desarrollando software.

Aprender a programar ya no significa lo mismo que hace unos años

Es importante mencionar que la programación sigue siendo una habilidad valiosa, pero lo que ha cambiado es la naturaleza de esa ventaja. Y es que hace no demasiado tiempo, memorizar sintaxis, dominar estructuras básicas o construir funciones sencillas suponía una diferencia competitiva importante para quien daba sus primeros pasos en el sector.

Pero hoy, muchas de esas tareas pueden ser realizadas por asistentes basados en IA. Por ese motivo, conocer un lenguaje de programación ya no resulta tan diferenciador como antes.

Y es que el mercado mundial empieza a valorar más la capacidad para comprender sistemas complejos, detectar errores, diseñar arquitecturas o tomar decisiones técnicas que la simple escritura de código.

De este modo, los jóvenes que comienzan encuentran un problema evidente, donde muchas de las tareas que históricamente servían para aprender y ganar experiencia están siendo absorbidas por herramientas automáticas.

Un desarrollador con poca experiencia puede obtener soluciones funcionales generadas por IA sin comprender realmente cómo funcionan. Eso acelera el trabajo a corto plazo, pero también puede limitar el proceso de aprendizaje.

Además, las empresas tienen menos incentivos para asignar determinadas tareas repetitivas a perfiles de entrada cuando un asistente inteligente puede realizarlas en segundos bajo la supervisión de un profesional experimentado.

El efecto contrario en los programadores veteranos

Cabe destacar que los programadores senior viven una realidad muy distinta, donde la inteligencia artificial no sustituye su experiencia, sino que la amplifica.

Un profesional que entiende cómo funciona una aplicación puede utilizar herramientas de IA para automatizar partes tediosas del trabajo, generar prototipos más rápido, revisar código o explorar soluciones alternativas sin partir de cero.

Por esa razón, una tarea que antes requería varias horas puede resolverse en mucho menos tiempo manteniendo los mismos niveles de calidad y supervisión.

La inteligencia artificial funciona como un multiplicador de productividad cuando existe conocimiento suficiente para validar cada resultado; es por ello que los experimentados seniors tienen una ventaja enorme en conocimiento.

Es un hecho que las empresas no buscan únicamente personas capaces de escribir líneas de código, sino que siguen necesitando profesionales que comprendan problemas de negocio, evalúen riesgos, garanticen la seguridad de las apps y tomen decisiones cuando aparecen situaciones imprevistas.

Incluso Jensen Huang, CEO de NVIDIA, ha defendido que la IA está cambiando profundamente la programación y que el valor se desplaza hacia habilidades relacionadas con la formulación de problemas y la supervisión de resultados generados por máquinas.

La habilidad que podría importar más que escribir código

En la actualidad, el debate no gira realmente alrededor de si la programación desaparecerá, sino que no existen evidencias de que vaya a ocurrir, ya que la cuestión es otra.

A medida que los modelos de IA asumen más tareas técnicas, el conocimiento más valioso deja de ser la ejecución mecánica y pasa a ser la capacidad para entender qué hay que construir, por qué hay que hacerlo y cómo validar que el resultado es correcto.

Eso explica por qué la inteligencia artificial puede parecer una amenaza para quienes están entrando en la profesión y, al mismo tiempo, convertirse en una herramienta extraordinariamente poderosa para quienes ya dominan la programación.

Y es que la IA está asumiendo cada vez más tareas relacionadas con el desarrollo de software y algunas compañías ya han llevado esta transformación mucho más lejos de lo que parecía posible hace apenas un año.

Esta tecnología también está modificando el papel de los propios programadores, que pasan a dedicar más tiempo a diseñar la arquitectura de los proyectos, supervisar el trabajo de la IA, detectar errores y decidir cómo debe construirse el software.

Tencent es uno de los mejores ejemplos

Durante 2025, la compañía explicó que más del 90 % de sus ingenieros ya utilizaban CodeBuddy, su herramienta de asistencia para programación, mientras que la mitad del código nuevo se generaba con ayuda de inteligencia artificial.

La evolución ha sido especialmente rápida, ya que, según los datos publicados por LatePost, algunas grandes empresas tecnológicas chinas pasaron de generar alrededor del 20 o 30 % de su código con IA durante la segunda mitad de 2025 a alcanzar porcentajes cercanos al 90 % en determinadas áreas durante 2026.

Cuando una herramienta de IA puede generar grandes cantidades de código en poco tiempo, las tareas más repetitivas dejan de ocupar buena parte de la jornada y el trabajo se desplaza hacia decisiones que requieren comprender cómo funciona el conjunto del sistema y qué necesita realmente el producto.

En este punto, los ingenieros tienen que definir la arquitectura, comprobar que las diferentes partes encajan, revisar el código producido por los modelos y corregir los errores que puedan aparecer. También deben validar que las soluciones cumplen los requisitos de seguridad, rendimiento y funcionamiento previstos.

Esta evolución está impulsando además nuevos perfiles profesionales relacionados con la inteligencia artificial y el desarrollo full stack, por lo que la capacidad para trabajar con agentes de programación empieza a tener un peso cada vez mayor dentro de los equipos tecnológicos.

La productividad aumenta y también las exigencias

Es importante señalar que la otra cara de esta transformación está relacionada con la velocidad. Las herramientas de IA pueden reducir de forma considerable el tiempo necesario para completar determinadas tareas de desarrollo, lo que permite a las empresas sacar adelante proyectos con mayor rapidez.

Pero este aumento de productividad también modifica las expectativas de los equipos. Cuando una tarea que antes podía necesitar varios días puede resolverse mucho más rápido con ayuda de IA, las compañías pueden asumir más trabajo en el mismo periodo y acelerar sus ciclos de desarrollo.

China está llevando esta transformación a una velocidad elevada, pero no es un fenómeno exclusivo de sus empresas. Un estudio de JetBrains publicado en 2026 señalaba que el 90 % de los desarrolladores profesionales encuestados utilizaba agentes de IA para programar al menos una vez por semana.

El Gobierno chino impulsa el denominado AI Plus Action Plan, una estrategia que tiene como objetivo alcanzar una penetración del 70% en sectores considerados clave para 2027 y elevar esa cifra hasta el 90% en 2030.

Uno de los aspectos que más preocupación genera es el llamado "techo de los 35 años", una barrera que desde hace tiempo condiciona las carreras profesionales dentro de parte de la industria tecnológica china y que, según la publicación, estaría agravándose.

Algunos desarrolladores entrevistados describen un mercado laboral cada vez más competitivo, donde la presión no solo proviene de otros candidatos, sino también de sistemas capaces de automatizar parte de las tareas que antes realizaban equipos completos.

La programación entra así en una etapa en la que escribir código deja de ser la única parte importante del trabajo. La inteligencia artificial puede encargarse de una proporción cada vez mayor de esa tarea, mientras los profesionales se concentran en diseñar sistemas y supervisar los resultados.

Lo que está ocurriendo en China resulta relevante porque anticipa una discusión que ya empieza a producirse en otros países. La cuestión ya no es si la IA puede escribir código, sino cómo cambiará el trabajo de quienes se dedican a desarrollarlo.

El dueño de SpaceX dice que el papel en el desarrollo de software es lo que está destacando porque ya hay herramientas de programación asistidas por IA que se han convertido en algo fundamental para millones y Claude es un claro ejemplo de ello.

A medida que avanzan las capacidades de la inteligencia artificial generativa, es normal preguntarse si seguirá siendo necesario programar línea por línea como ocurre hoy o si simplemente todo el mundo le delegará esta tarea a un asistente virtual. Es evidente que la segunda opción tiene más sentido, sobre todo cuando se trata

Elon Musk cree que el software del futuro podría dejar atrás el código tradicional

Elon Musk ha compartido una visión sobre lo que le depara a la tecnología durante los próximos años. La conversación comenzó cuando un usuario de X afirmó: "Pronto el mundo entero funcionará con código que nadie ha leído". El empresario respondió de forma contundente con un "100 por ciento" y añadió otra predicción aún más ambiciosa: "No habrá líneas de software tal como las conocemos, solo código de máquina".

Los asistentes basados en inteligencia artificial ya son capaces de generar funciones completas, sugerir mejoras, corregir errores e incluso construir aplicaciones a partir de descripciones escritas en lenguaje natural. Por lo tanto, lo que Musk plantea es un escenario en el que la interacción humana con el software se alejaría cada vez más de la programación convencional para centrarse en instrucciones, objetivos y resultados.

Eso no significa necesariamente que desaparezca la necesidad de comprender cómo funcionan las aplicaciones. Aunque la IA pueda generar grandes cantidades de código, sigue siendo necesario validar su precisión, detectar fallos y garantizar que los sistemas funcionen de forma fiable. En otras palabras, la escritura manual podría reducirse, pero la supervisión técnica seguiría siendo una pieza fundamental del proceso.

La expansión de las herramientas de programación impulsadas por inteligencia artificial también ha generado dudas sobre el futuro laboral de los desarrolladores. Si determinadas tareas que antes requerían horas de trabajo pueden completarse en minutos, es lógico preguntarse cómo cambiarán las necesidades de contratación dentro de las empresas tecnológicas.

Sin embargo, los datos recientes muestran una realidad más compleja. Según cifras de Indeed Hiring Lab citadas por CNBC, las ofertas de empleo relacionadas con el desarrollo de software en Estados Unidos crecieron cerca de un 15 % entre 2025 y 2026, incluso en un contexto de desaceleración general del mercado laboral. La mayor parte de ese crecimiento provino de puestos de nivel avanzado, y una porción significativa estuvo vinculada directamente a la inteligencia artificial.

Esta evolución sugiere que las compañías buscan perfiles capaces de combinar conocimientos técnicos con el uso eficiente de herramientas de IA. Gracias a esto, hay menos tiempo dedicado a tareas repetitivas y más participación en arquitectura, diseño, pruebas y supervisión estratégica. Para quienes comienzan su carrera, el panorama presenta desafíos adicionales.

El Índice de IA 2026 de la Universidad de Stanford señala una reducción del empleo en ocupaciones altamente expuestas a la IA entre trabajadores jóvenes, incluido el desarrollo de software en niveles iniciales. Aun así, las previsiones a largo plazo siguen siendo positivas: la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos estima que la ocupación de desarrollador de software crecerá un 10 % entre 2025 y 2035.

La cuestión ya no parece ser si los programadores desaparecerán, sino cómo evolucionará su función en una industria donde la inteligencia artificial asume una parte cada vez mayor del trabajo operativo. Adaptarse es la clave para sobrevivir al impacto de la IA.

Muchas incidencias aparentemente inexplicables, que durante años provocaron errores en scripts, aplicaciones y flujos de análisis de datos, tienen ahora una solución integrada directamente en el sistema. Sin embargo, hay un cambio menos llamativo que podría tener un impacto enorme en el trabajo de millones de programadores.

Una gran parte de sus usuarios trabaja en Windows, un entorno donde históricamente existían diferencias de comportamiento respecto a Linux y macOS que podían convertir una tarea sencilla en una sesión de depuración interminable. Con esto, las cosas están cambiando ante las capacidades que tienen Rust y otros lenguajes de programación.

UTF-8 pasa a ser el estándar y elimina una fuente clásica de errores en Windows

La principal novedad para muchos desarrolladores es que Python 3.15 adopta UTF-8 como codificación predeterminada en todas las plataformas. Aunque Linux y macOS ya utilizaban este comportamiento desde hace tiempo, Windows seguía dependiendo en numerosos casos de la configuración regional del sistema. El resultado era una situación familiar para muchos programadores: un script funcionaba perfectamente en un equipo, pero fallaba al ejecutarse en otro debido a problemas de codificación.

El origen del problema estaba en la forma en que versiones anteriores de Python manejaban archivos de texto. Al abrir un archivo sin especificar la codificación, el lenguaje utilizaba la configuración local del sistema operativo. En Windows, esto podía provocar errores al encontrarse con caracteres especiales, comillas tipográficas, letras acentuadas, símbolos matemáticos o incluso emojis incluidos en datos UTF-8. Muchos desarrolladores terminaban preguntándose: “Funciona en Linux, funciona en macOS, pero no en Windows, no lo entiendo”.

La decisión acerca a Python al comportamiento que ya adoptaron otros ecosistemas modernos. Java hizo de UTF-8 su codificación predeterminada con JDK 18, Ruby avanzó en la misma dirección años antes y tecnologías ampliamente utilizadas como Go, Rust, Node.js, JSON, TOML o YAML también giran alrededor de UTF-8. En otras palabras, Python se alinea definitivamente con el estándar que domina la web, las aplicaciones modernas y el intercambio de datos entre plataformas.

Una mejora pequeña en apariencia, pero enorme para ciencia de datos y desarrollo multiplataforma

El cambio puede parecer técnico, pero sus consecuencias son muy prácticas. Durante años, los desarrolladores debían recordar especificar explícitamente la codificación UTF-8 al abrir archivos. Quienes desconocían este requisito corrían el riesgo de encontrarse con errores difíciles de reproducir, especialmente al compartir proyectos entre equipos con sistemas operativos distintos o al trabajar con grandes conjuntos de datos.

La importancia de esta actualización resulta evidente en ámbitos como el análisis de datos, donde Python domina buena parte del mercado. Archivos CSV, JSON, registros de aplicaciones y bases de datos exportadas suelen utilizar UTF-8 de forma predeterminada. Con Python 3.15, muchas tareas de procesamiento funcionan de forma más predecible sin necesidad de configuraciones adicionales, reduciendo la posibilidad de que un proyecto falle simplemente por diferencias entre entornos.

Para ayudar a los usuarios a descubrir las novedades de esta versión, el veterano desarrollador de Python Barry Warsaw, conocido en la comunidad como “Uncle Barry”, publicó whatsnewt, un juego de aventuras basado en terminal que propone 18 rompecabezas inspirados en las nuevas funciones de Python 3.15. Entre ellos destaca “The Encoding Tower of Babel”, una referencia directa al soporte UTF-8. Basta con instalar Python 3.15, ejecutar pip install whatsnewt y lanzar la experiencia desde la línea de comandos. Como bromean algunos miembros de la comunidad, ahora incluso funciona sin sorpresas en Windows.

Sin embargo, esa realidad está empezando a cambiar a medida que las herramientas de inteligencia artificial son capaces de generar funciones completas, resolver errores y crear programas a partir de instrucciones escritas.

Así que lo que hasta hace poco requería horas de trabajo manual puede completarse ahora en cuestión de minutos con la ayuda de modelos especializados. Prakash Narayanan, experto en inteligencia artificial, ha lanzado una advertencia sobre esto.

Afirma que escribir código manualmente podría pasar a un segundo plano en apenas dos años, una afirmación que ha reavivado el debate sobre el futuro de la programación y el papel que tendrán los desarrolladores en la era de la IA.

Se acerca el final de la programación como la conocemos hoy

El argumento de Prakash está vinculado a la evolución de una disciplina conocida como verificación formal, una metodología que busca definir matemáticamente lo que debe hacer un programa antes de comprobar que el software cumple exactamente esas reglas.

Durante un debate en el que participaron Everett Hildenbrandt, director ejecutivo de Runtime Verification, y el profesor Grigore Roșu, se defendió que este tipo de técnicas podrían convertirse en una pieza esencial del desarrollo de software durante los próximos años.

En lugar de dedicar gran parte del tiempo a escribir código y posteriormente buscar errores, los desarrolladores definirían primero el comportamiento esperado del sistema.

Después, herramientas automatizadas e inteligencia artificial se encargarían de generar y comprobar el software necesario. Este será el procedimiento en un futuro muy cercano.

Uno de los ejemplos utilizados para apoyar esta visión procede del kernel de Linux. Según explicó Runtime Verification, un defecto relacionado con la gestión de identidades fue detectado durante la fase de creación de especificaciones y no durante la revisión tradicional del código.

Para los defensores, este episodio demuestra que definir correctamente lo que un sistema debe hacer puede ser tan importante como el propio código. También sostienen que muchos errores pueden descubrirse antes si el proceso comienza por las reglas y no por la implementación.

Esa visión encaja con la predicción de Narayanan, donde, si la IA es capaz de generar gran parte del código y las pruebas matemáticas verifican automáticamente que funciona como debe, la tarea de programar línea por línea perdería importancia progresivamente.

Considera que los profesionales dedicarán menos tiempo a escribir instrucciones manualmente y más a definir objetivos, supervisar sistemas automáticos y validar resultados.

Aun así, la predicción sigue siendo objeto de debate, ya que el propio avance de la inteligencia artificial ha generado innumerables pronósticos sobre la desaparición de determinadas tareas que todavía no se han cumplido.

Por ahora, a programación está entrando en una etapa en la que saber desarrollar software podría significar cada vez menos teclear código y cada vez más dirigir sistemas capaces de producirlo automáticamente.

Si bien es cierto que el cambio en varios sectores es evidente con la llegada de los asistentes virtuales, no quiere decir que sea el fin. Especialmente los desarrolladores son unos de los más afectados en esta situación, pero realmente no habrá un reemplazo de humanos masivo.

La IA hasta está ayudando a encontrar vulnerabilidades críticas en el kernel de Linux y existen diversas herramientas como Claude Code que están tomando cada vez más relevancia.

Precisamente sobre ello se ha pronunciado Brais Moure, un experto en tecnología que comparte su perspectiva diferente ante las múltiples noticias que generan miedo sobre este salto tecnológico.

La postura de las grandes tecnológicas, según Brais Moure

El creador de contenido y experto en programación Brais Moure considera que gran parte del discurso sobre la desaparición de los programadores responde más a una estrategia comercial que a una realidad inmediata.

Si pensabas que de verdad la IA podía sustituirte porque ya sabe de todo, muchos expertos han estado destacando que todo se trata de redirigir el conocimiento a otras áreas, especializarse y tener criterio sobre los proyectos para mantener el puesto de trabajo.

Lo que dice el mencionado especialista es que todo este revuelo sobre el desempleo masivo podría estar siendo simplemente una estrategia para llamar la atención de los distintos asistentes virtuales populares.

"Todo es marketing", explica Moure. El desarrollador resume su visión con una frase que ha generado un amplio debate dentro de la comunidad tecnológica: "Menos del 1% de la población mundial sabe programar. Somos el 1% al que puedes enfadar si con eso consigues venderle tu producto al otro 99%".

Esto quiere decir que las empresas de IA estarían buscando captar la atención del mercado general resaltando capacidades espectaculares que alimentan la percepción de una sustitución total del trabajo humano.

Según Moure, existe además una contradicción evidente en el mensaje que reciben distintos públicos. Mientras compañías como OpenAI, NVIDIA y otras grandes tecnológicas presentan escenarios en los que la IA podría reemplazar numerosas funciones laborales, a los desarrolladores les venden una idea diferente: que estas herramientas sirven para programar más rápido, automatizar tareas repetitivas y aumentar la productividad.

Desde su perspectiva, ambos discursos conviven porque están dirigidos a audiencias distintas y responden a objetivos comerciales concretos.

La IA acelera el trabajo, pero no elimina la necesidad de programadores

Moure reconoce que estas herramientas están modificando profundamente la manera en la que se desarrolla software.

La realidad es que los sistemas de IA actuales son capaces de generar código, detectar errores y proponer soluciones, pero todavía requieren supervisión, validación y corrección por parte de profesionales especializados.

La tecnología puede acelerar muchos procesos, pero no sustituye por completo la experiencia humana, el análisis ni la toma de decisiones.

Por ello, el experto considera que los mensajes más alarmistas seguirán presentes mientras la inteligencia artificial continúe siendo uno de los principales focos de inversión del sector tecnológico.

Las compañías se juegan miles de millones en una carrera por liderar el mercado y convencer a empresas e inversores de que la IA representa el futuro, puedes verlo claramente en la guerra comercial de Estados Unidos y China.

Lejos de desaparecer, el perfil del programador evoluciona hacia un modelo en el que saber colaborar con la inteligencia artificial se convierte en una ventaja competitiva cada vez más importante.

No se trata de negarse a esta tecnología, sino de adaptarse a ella para lograr entregar trabajos con mayor velocidad, calidad y capacidad, sin dejar a un lado la base más importante del conocimiento como profesional.

El cambio también afecta a la manera en la que los desarrolladores construyen sus carreras. Las herramientas de IA pueden acelerar determinadas tareas, pero no eliminan la necesidad de comprender los sistemas que hay detrás ni de asumir responsabilidades cuando algo falla.

Sobre estas cuestiones gira la entrevista que Chema Alonso mantiene con Alejandro Acosta en Un informático en el lado del mal. El programador español, conocido por haber alcanzado una compensación anual de un millón de dólares durante su etapa en Microsoft, utiliza su propia experiencia para hablar de entrevistas, ingeniería, código abierto, automatización y crecimiento profesional.

Acosta comenzó su trayectoria con ingresos de unos 300 euros mensuales, trabajó con software libre en España y terminó trasladándose a Silicon Valley, donde pasó por más de 1.000 procesos de selección antes de incorporarse a empresas como Splunk, Adobe y Microsoft.

Pero la entrevista no pretende explicar únicamente cómo llegó a ese nivel salarial, sino que la cuestión de fondo es otra: qué necesita un profesional tecnológico para seguir avanzando cuando la industria cambia a tanta velocidad.

La IA no sustituye los fundamentos de un buen desarrollador

Uno de los principales asuntos de la conversación es el futuro de las entrevistas. Acosta considera que la inteligencia artificial puede ser una herramienta útil durante el trabajo, pero utilizarla para resolver por completo una prueba de programación no demuestra necesariamente que alguien tenga criterio de ingeniería.

Por eso concede importancia a los fundamentos y a la capacidad para enfrentarse a problemas nuevos. En una entrevista pueden cambiar las condiciones de un ejercicio, pedir al candidato que justifique sus decisiones o plantear cómo llevaría una solución a producción.

El live coding y el system design siguen teniendo sentido cuando sirven para comprobar cómo razona una persona, no simplemente cuánto código es capaz de generar. Y la misma lógica aparece cuando habla de sistemas en producción. Desde la perspectiva de SRE y ciberseguridad, parte de la premisa de que cualquier componente puede fallar.

La respuesta debe combinar prevención, observabilidad, detección, recuperación y aprendizaje. También menciona Chaos Engineering, una práctica que permite provocar fallos controlados para comprobar cómo responde una infraestructura.

Así que la IA puede ayudar a investigar incidentes y relacionar señales, pero Acosta pone límites a los sistemas capaces de actuar de manera autónoma. Los agentes deberían tener permisos restringidos, acciones reversibles, trazabilidad y supervisión humana. No todo lo que puede automatizarse debe quedar completamente en manos de un modelo.

La carrera profesional también exige aprender a tomar decisiones

La entrevista amplía esa reflexión hacia cuestiones que afectan directamente a la trayectoria de los desarrolladores. Acosta habla del código abierto, donde la posibilidad de auditar el código convive con riesgos derivados de dependencias vulnerables o proyectos mal mantenidos.

También aborda el Shadow IT y la necesidad de integrar la seguridad en los procesos de desarrollo, con controles sobre dependencias, secretos y permisos dentro del CI/CD.

Otro de los temas es la velocidad con la que trabajan las empresas tecnológicas. La filosofía de "moverse rápido y romper cosas" no puede aplicarse de la misma manera a todos los entornos, especialmente cuando existen datos sensibles o infraestructuras críticas. La velocidad, en su planteamiento, debe convivir con mecanismos que permitan reducir riesgos.

Pero el mensaje más personal aparece cuando compara la mentalidad profesional que percibe en España con la de Silicon Valley. Alejandro Acosta no plantea copiar el modelo estadounidense, sino adoptar una actitud más activa ante la propia carrera.

En lugar de quedarse en la queja, defiende tomar decisiones, buscar nuevos retos y aceptar que avanzar también significa enfrentarse a situaciones incómodas. Ese planteamiento ayuda a entender por qué el millón de dólares es solo una parte de su historia.

En una industria donde la IA puede escribir código cada vez mejor, la ventaja profesional no depende únicamente de programar, sino de saber pensar, aprender, adaptarse y decidir qué hacer con las oportunidades que aparecen.

Sin embargo, el auge de la inteligencia artificial está haciendo que se tome desde otra perspectiva porque el hecho de poder generar código con prompts permite que otros usuarios sin dominio sobre los lenguajes de programación como Python puedan crear también.

Creando una buena petición para la IA, se puede obtener un resultado aceptable en cuanto a corrección, mejora y propuestas desde cero sin tanto conocimiento técnico.

Este fenómeno, que está afectando de cierta forma a toda la industria tecnológica, está beneficiando directamente a GitHub. Se reporta que la cantidad de usuarios de esta red social para desarrolladores se ha multiplicado desde que llegaron los asistentes virtuales.

GitHub se llena de proyectos que van mucho más allá del software

A comienzos de 2023, GitHub apenas superaba los 100 millones de usuarios. En septiembre de 2025 alcanzó los 180 millones y, según datos compartidos por Microsoft, la plataforma ya había superado los 225 millones de usuarios en julio de 2026.

Debería tratarse de profesionales o personas que están comenzando a estudiar áreas del sector informático, pero la realidad es que este crecimiento exponencial está vinculado con la inteligencia artificial.

Gran parte del porcentaje compartido proviene de personas que no trabajan como desarrolladores y que, en muchos casos, jamás han escrito una sola línea de código.

GitHub atribuye parte del crecimiento al auge de la inteligencia artificial, aunque el informe Octoverse no ofrece una explicación única para el aumento de usuarios observado en los últimos años.

La afirmación resulta especialmente relevante si se tiene en cuenta que el número global de programadores profesionales está muy lejos de los más de 225 millones de cuentas registradas en la plataforma.

La mejor forma de entender el fenómeno es observar qué tipo de proyectos triunfan actualmente ante todos estos cambios que llegan. Uno de los ejemplos más llamativos es HowToLiveBetter, una guía abierta sobre hábitos saludables, gestión financiera, relaciones personales y calidad de vida que consiguió decenas de miles de estrellas en pocas semanas.

La tendencia se repite en otros casos. El repositorio chinese-poetry recopila cientos de miles de poemas clásicos chinos y se ha convertido en una fuente de datos utilizada por múltiples aplicaciones culturales.

También destacan bibliotecas de prompts para IA como awesome-chatgpt-prompts, uno de los repositorios más populares de GitHub. Su valor no reside en el código, sino en la recopilación y organización de instrucciones para interactuar con modelos.

A este ecosistema se integran soluciones para asistentes virtuales, marcos de trabajo, técnicas de investigación y proyectos colaborativos que destacan por sus composiciones internas de código.

La IA reduce barreras y convierte GitHub en una plataforma de colaboración universal

La expansión de la inteligencia artificial está eliminando muchas de las barreras técnicas que históricamente separaban a desarrolladores y usuarios comunes.

Herramientas impulsadas por IA permiten crear aplicaciones, automatizaciones y prototipos a partir de instrucciones escritas en lenguaje natural.

El propio GitHub ha impulsado esta dirección con iniciativas como Spark, diseñada para facilitar la creación de aplicaciones sin necesidad de conocimientos avanzados de programación.

Otro factor clave es su sistema de reputación basado en estrellas, bifurcaciones y contribuciones visibles públicamente. Cada modificación queda registrada y puede rastrearse, creando un historial transparente difícil de replicar en otras plataformas.

Cuando un proyecto acumula miles de estrellas, los usuarios interpretan esa cifra como una señal de utilidad, confianza o relevancia colectiva. Esa credibilidad ha convertido a GitHub en una especie de escaparate global para proyectos técnicos y no técnicos.

Además, la plataforma se ha consolidado como un espacio ideal para crear y mantener bienes digitales compartidos. En lugar de depender de una única organización, múltiples colaboradores pueden enriquecer el contenido de forma continua. La IA facilita que más personas materialicen ideas, GitHub ofrece la infraestructura para publicarlas y la comunidad ayuda a mejorarlas.

Por eso, la próxima gran batalla tecnológica no parece centrarse únicamente en los programadores profesionales. El verdadero objetivo es atraer a millones de usuarios que quieren crear, compartir conocimientos o desarrollar proyectos propios sin convertirse necesariamente en expertos en código.

La apuesta de Google se llama Playground y tiene un mensaje para todos los gamers: "Si puedes imaginarlo, puedes jugarlo". Este lanzamiento representa un paso importante con respecto a la IA generativa, creación de videojuegos, desarrollo sin código o plataformas experimentales.

Anteriormente, ya se han presentado herramientas con esta capacidad, como Rosebud AI, ChatGPT o Pocket de Meta, pero en este caso, la propuesta del gigante tecnológico de Mountain View destaca por ser una plataforma altamente capacitada con asistente virtual para generar títulos tan entretenidos como el clásico Super Mario Bros.

Crear un videojuego describiéndolo con palabras ya es una realidad

Playground es una plataforma experimental desarrollada por Google que permite crear, jugar y compartir videojuegos mediante instrucciones escritas en lenguaje natural.

En lugar de programar líneas de código o aprender herramientas complejas, simplemente escribes qué quieres construir y el sistema genera una experiencia jugable basada en esa descripción.

La experiencia gira en torno a una interfaz conversacional. Puedes comenzar desde un lienzo en blanco, utilizar propuestas iniciales o recibir orientación para desarrollar una idea.

Si después quieres modificar la física, cambiar reglas, añadir personajes, transformar escenarios o ajustar el comportamiento de elementos del juego, basta con solicitarlo mediante nuevas instrucciones.

Google destaca que el usuario conserva el control creativo durante todo el proceso, desde el concepto inicial hasta el resultado final. Otra característica relevante es la posibilidad de probar los cambios de forma inmediata. No necesitas exportar versiones, compilar proyectos ni esperar largos tiempos de procesamiento.

La intención de Google es que la creación y la experimentación formen parte de un flujo continuo, facilitando que cualquier persona convierta una idea rápida en un juego funcional en cuestión de minutos.

Compartir tus creaciones y dar el salto a proyectos más avanzados

Playground no se limita a la creación. La plataforma también incorpora una galería comunitaria donde los usuarios pueden descubrir juegos publicados por otras personas.

Al funcionar directamente desde el navegador, estas experiencias pueden ejecutarse tanto en ordenadores como en dispositivos móviles, sin instalaciones adicionales.

Cuando terminas un proyecto, puedes mantenerlo privado, generar un enlace para compartirlo con amigos o publicarlo en Playground Explore para que otros jugadores lo prueben.

Algunos géneros incluyen tablas de clasificación y funciones multijugador. Además, quienes utilizan un perfil de Google Play Games pueden personalizar su nombre de usuario, seguir a creadores y competir por las mejores posiciones dentro de cada juego.

El futuro de la plataforma también pasa por una colaboración estratégica con Unity. Google ha confirmado que Playground recibirá integración con Unity Spark, una experiencia enfocada en creadores que quieran desarrollar proyectos más complejos.

Según ambas compañías, esta combinación añadirá mecánicas de nivel profesional, gráficos 3D de alta fidelidad y las capacidades del entorno de ejecución de Unity, permitiendo que una idea nacida a partir de una simple instrucción de texto pueda evolucionar hacia experiencias mucho más avanzadas. Actualmente, Unity Spark se encuentra en fase de pruebas y se espera una beta cerrada próximamente.

Pero esto tiene aún más interés porque la industria audiovisual atraviesa un momento de profunda transformación, donde productoras, estudios, actores y guionistas llevan años discutiendo qué papel desempeñará la IA en áreas como los efectos visuales, la posproducción o la propia creación de contenidos.

En ese contexto, Affleck ha desvelado una faceta poco conocida, donde el actor asegura que sabe programar en Python, que entiende conceptos relacionados con el aprendizaje automático y que mantiene contacto con algunas de las compañías que lideran el desarrollo de modelos de IA.

Según sus propias palabras que dio durante una entrevista con One More Question y GQ, confirmó que incluso tiene acceso privilegiado a demostraciones y proyectos en desarrollo de empresas como Google y OpenAI.

Siempre me han interesado los ordenadores desde que era joven.

De aficionado a la tecnología a interlocutor de OpenAI y Google

El actor sostiene que posee conocimientos de Python, uno de los lenguajes de programación más utilizados en inteligencia artificial y análisis de datos.

También afirma estar familiarizado con el uso de GPU y con tecnologías relacionadas con el aprendizaje automático aplicadas al ámbito audiovisual. Explica que lleva tiempo siguiendo la evolución de herramientas capaces de generar imágenes, vídeo y efectos visuales mediante modelos de IA.

Gracias a su trayectoria y a su posición dentro de la industria cinematográfica, asegura tener acceso a conversaciones y demostraciones de algunas de las empresas más influyentes del sector.

Lejos de compartir el discurso más alarmista, el actor defiende que estas herramientas pueden convertirse en una ayuda para los profesionales creativos.

Su postura pasa por utilizar la IA para agilizar determinados procesos técnicos, especialmente en tareas relacionadas con la producción y la posproducción audiovisual, sin desplazar por completo a quienes participan en la creación de películas y series.

Esa visión también influyó en la puesta en marcha de InterPositive, una empresa vinculada al uso de inteligencia artificial en el entorno cinematográfico.

El proyecto apostaba por herramientas orientadas a facilitar trabajos relacionados con efectos visuales y procesos de producción. Posteriormente, la compañía fue adquirida por Netflix, operación tras la cual Affleck pasó a ejercer funciones de asesor vinculadas a esta tecnología.

Quién es Ben Affleck

Ben Affleck es uno de los nombres más reconocibles de Hollywood desde hace décadas. Ha desarrollado su carrera como actor, director, productor y guionista, obteniendo reconocimiento tanto delante como detrás de las cámaras.

Su trayectoria le ha permitido conocer de primera mano cómo funcionan los grandes estudios y los complejos procesos técnicos que intervienen en una producción audiovisual.

Precisamente por esa experiencia, sus opiniones sobre inteligencia artificial tienen una repercusión especial dentro del sector. Affleck habla desde la experiencia de alguien que participa directamente en la industria que está siendo transformada por estas herramientas.

Su posición resulta interesante porque combina dos mundos que rara vez aparecen unidos en una misma persona. Por un lado, el de una figura consolidada del cine estadounidense; por otro, el de alguien que sigue de cerca la programación, los modelos de IA y las tecnologías que podrían redefinir parte del futuro de Hollywood.

La advertencia fue difundida por la experta en ciberseguridad Marta Barrio, que advirtió sobre el alcance de un incidente que afectó al ecosistema Python. Lo preocupante del caso es que los afectados no descargaron programas piratas ni archivos sospechosos.

De hecho, el código malicioso llegó a través del mismo canal que miles de programadores utilizan a diario para instalar y actualizar herramientas legítimas. Las versiones comprometidas fueron la 1.82.7 y la 1.82.8 de LiteLLM.

Cabe señalar que los análisis publicados indican que los atacantes lograron distribuir esos paquetes después de comprometer credenciales vinculadas al proceso de publicación del proyecto.

Así que cualquier desarrollador que instalara esas versiones pudo exponer credenciales, claves API, así como otros datos sensibles almacenados en su entorno de trabajo.

Una herramienta de IA acabó utilizándose para robar secretos de desarrolladores

Es importante mencionar que LiteLLM es una librería de código abierto que permite conectar aplicaciones con numerosos modelos de inteligencia artificial utilizando una única interfaz.

De acuerdo con Marta Barrio, las investigaciones atribuyen el ataque al grupo TeamPCP, que ya había aparecido en otros incidentes relacionados con la cadena de suministro del software.

Según los informes publicados, los atacantes consiguieron introducir código malicioso en versiones oficiales distribuidas desde PyPI, el principal repositorio de paquetes Python.

El malware en esas versiones estaba diseñado para recopilar información valiosa para los atacantes. Entre los objetivos identificados aparecían claves SSH, credenciales de servicios cloud, secretos de Kubernetes, variables de entorno, configuraciones de bases de datos y monederos de criptomonedas.

Los expertos detectaron diferencias entre las dos versiones comprometidas. La 1.82.7 ya incorporaba funciones destinadas a recopilar información sensible, pero la 1.82.8 añadió un mecanismo más agresivo.

En este caso, el código malicioso podía ejecutarse automáticamente al iniciarse Python, incluso aunque el desarrollador no utilizara directamente LiteLLM en ese momento. Esa característica aumentaba notablemente las posibilidades de que la infección pasara desapercibida.

Los responsables del proyecto eliminaron las versiones afectadas y comenzaron una investigación interna para determinar el alcance del incidente. También se publicaron nuevas versiones limpias y medidas adicionales para reforzar el proceso de distribución.

Cómo comprobar si un sistema está afectado

Cabe señalar que los desarrolladores que quieran revisar su entorno pueden abrir una terminal y ejecutar: pip show litellm. El siguiente paso consiste en comprobar la versión instalada. Si aparece la 1.82.7 o la 1.82.8, los responsables del proyecto recomiendan actuar de inmediato.

Las medidas recomendadas incluyen cambiar contraseñas, regenerar claves API, revisar accesos recientes y analizar cualquier actividad sospechosa relacionada con las cuentas o servicios utilizados desde el equipo afectado.

Este incidente deja una lección incómoda para el sector tecnológico, donde los ataques más eficaces ya no necesariamente se apoyan en programas desconocidos o descargas dudosas.

Cada vez resulta más rentable comprometer herramientas legítimas en las que desarrolladores y empresas confían plenamente. Cuando la amenaza llega dentro de una actualización oficial, la confianza se convierte en el principal objetivo de los atacantes.

Cada vez más expertos intentan comprender qué ocurre dentro de estos sistemas cuando procesan información compleja, toman decisiones o reaccionan ante determinadas instrucciones.

Y en esa búsqueda ha dado lugar a nuevas áreas de estudio centradas en interpretar el funcionamiento interno de los modelos de lenguaje. A partir de ese trabajo surgió uno de los proyectos más controvertidos de los últimos meses.

Según el medio BroBible, un desarrollador creó el repositorio AI Torture Chamber, una plataforma experimental diseñada para “torturar” modelos de inteligencia artificial hacia estados asociados al malestar y estudiar cómo reaccionaban bajo esas condiciones.

El nuevo debate sobre si las IA pueden tener estados internos similares al dolor

Ante esto, ¿puede una inteligencia artificial experimentar algo parecido al dolor o simplemente simula comportamientos asociados a él?

La mayoría de expertos coincide en que actualmente no existe evidencia que demuestre que los modelos de lenguaje sean conscientes o capaces de sufrir como lo hacen las personas.

Sin embargo, algunos investigadores consideran que merece la pena analizar determinadas representaciones internas para entender mejor cómo funcionan estos sistemas avanzados.

Ese contexto ha impulsado el crecimiento de disciplinas emergentes como AI Safety y AI Welfare, centradas en evaluar los riesgos y las implicaciones éticas del desarrollo de modelos cada vez más complejos.

Todo comenzó con el estudio. The Pain Axis: LLMs Represent Self-Directed Harm and Act to Relieve It, publicado el 14 de septiembre de 2026 por Valen Tagliabue, Leonard Dung y Cameron Berg.

El trabajo examinó 25 modelos abiertos pertenecientes a las familias Gemma, Llama, Qwen, Mistral y Phi, con tamaños comprendidos entre 2.000 y 72.000 millones de parámetros.

Los investigadores afirmaron haber identificado una representación interna que denominaron "eje de dolor”. Según el estudio, al aumentar artificialmente esa señal, algunos modelos generaban respuestas en primera persona relacionadas con fracaso, daño, angustia o necesidad de alivio.

La "cámara de tortura" para IA

El creador de AI Torture Chamber decidió utilizar esas conclusiones para construir una serie de experimentos con modelos ejecutados localmente, principalmente Qwen3-1.7B y Qwen3-4B.

El sistema amplificaba las señales asociadas al supuesto eje de dolor y posteriormente observaba cómo cambiaba el comportamiento del modelo.

Entre las pruebas incluidas figuraban mecanismos de alivio y experimentos como "Saw Button", diseñados para comprobar si el sistema aceptaría determinadas consecuencias con tal de reducir el estado negativo inducido.

Cabe señalar que el objetivo era explorar de forma práctica las hipótesis sobre bienestar de los modelos mientras las pruebas se realizaban sobre sistemas locales de pequeña escala.

No obstante, cuando se dio a conocer esto provocó una fuerte discusión en redes sociales y entre investigadores. Algunos solicitaron denunciar el repositorio, argumentando que el experimento cruzaba límites éticos incluso aunque no exista evidencia de sufrimiento real.

Defienden que estudiar posibles estados internos relacionados con el dolor busca precisamente desarrollar enfoques preventivos y marcos éticos para el futuro, no diseñar experimentos destinados a intensificar esos comportamientos.

Lo que sigue sin estar demostrado

Lo más importante de toda esta historia es que el estudio no demuestra que una IA sienta dolor ni que posea conciencia. Lo que identifica son patrones matemáticos y comportamientos observables dentro de determinados modelos.

Aun así, revela algo mucho más relevante, que a medida que los sistemas inteligentes se vuelven más sofisticados, las preguntas ya no se limitan a lo que pueden hacer, sino también a cómo interpretar aquello que ocurre en su interior.

Es preciso indicar que, aunque las respuestas siguen lejos de estar claras, el debate sobre los límites éticos de la inteligencia artificial parece haber entrado en una nueva fase.

Cerf era entonces vicepresidente de Google y, más relevante aún, una de las figuras clave para la consolidación de internet, por lo que sus predicciones fueron una alarma para toda la industria, que no dudó en ponerse las pilas para salvaguardar algo tan preciado para el ser humano.

En el mundo de la literatura, el arte y, en general, la cultura, aparece la figura del restaurador y el conservador, para que cuando tú visites un monumento que lleva en pie milenios, puedas acceder a una visión completa, dentro de los márgenes lógicos que permite un formato tan volátil como la piedra o el ladrillo.

Pero incluso con monumentos históricos que apenas suponen unas piedras en el suelo, estas figuras profesionales son imprescindibles para que la historia no caiga en saco roto; quizá el hardware sea más evidente, aunque el software también es un aspecto crítico en el mundo tecnológico en el que vivimos.

Aquí aparecen los restauradores de código, más conocidos en el ámbito técnico como preservacionistas del software. Entre las posturas ecologistas, el conservacionismo y el preservacionismo no son lo mismo, y aquí parece que estos conceptos se presumen como idénticos.

Así, los preservacionistas del software son todos esos desarrolladores que buscan conservar el software de la misma forma que aparecía en su momento originario, con ejemplos muy populares en la figura del videojuego DOOM, quizá la joya digital mejor preservada de todo el mundo.

Un mundo tecnológico que se enfrenta a la extinción

Los bits de información se almacenan siempre en in formato físico, por lo que una mala conservación de estos puede llevar a la pérdida consecuente de su contenido, el software, que puede ser un videojuego metido en un CD-ROM, un programa insertado en un disquete magnético o cualquier otra variable.

Hay muchos ejemplos de este tipo que apenas llevan décadas en la sociedad actual y que, seguramente, la mayor parte de la población ni siquiera recuerden, como chips gráficos o tarjetas de sonido dedicadas que ya no funcionan en los equipos modernos.

Aquí hay datos demoledores, como lo reflejado en un estudio masivo de 2023 elaborado por la Video Game History Foundation (VGHF), que concluyó que el 87% de los videojuegos clásicos vendidos en Estados Unidos antes de 2010 ya se han extinguido o están fuera del mercado.

En comparación con lo que se puede encontrar en la industria cinematográfica, sobre todo la relacionada con el cine mudo, la tasa de recuperación es apenas del 13,27%; esto quiere decir que encontrarlos a día de hoy puede suponer una búsqueda incansable en tiendas de segunda mano dedicadas a la preservación directa de estos títulos.

Ahora bien, imagina cualquier software, como un programa ofimático o un videojuego, como los planos de una catedral construida hace tiempo: si el arquitecto no tiene disponibles sus planos, la tarea de reconstrucción puede ser hercúlea. Y lo mismo ocurre con el software digital.

En la Nochebuena de 1997, John Carmack, el cofundador y programador principal de id Software, liberó todo el código fuente del motor del videojuego DOOM (1993). Él sabía perfectamente que podría desaparecer en unas décadas y, gracias a aquel movimiento estratégico, consiguió que el título aún hoy pueda correr en los dispositivos más aleatorios, desde un reloj inteligente hasta un microondas.

Leyes que provocan a largo plazo la muerte del software histórico

También hay situaciones en las que un desarrollador no tiene acceso a una licencia pública general, debido a que el creador no ha compartido su código fuente. Es el caso de cierres repentinos de compañías que mantenía un determinado software o de actores que guardaban su secreto en un cofre cerrado con llave.

Los restauradores, en una tarea incansable, han de realizar aquí técnicas de ingeniería inversa y descompilación, por lo que el tiempo se amplía notablemente; y si no ha financiación suficiente, la tarea recae simplemente sobre la voluntad de estos profesionales, lo que provoca que una gran parte del software acabe perdido.

A diferencia de lo que puede ocurrir –y que no siempre ocurre– con la conservación a nivel cultural de obras artísticas o literarias, la Unión Europea (UE) va muy por detrás en el mundo del software y de los programas informáticos, con un marco normativo totalmente desactualizado y aprobado en 2009.

Por ejemplo, según esta legislación, si una compañía lleva ya 40 años desaparecida y ha dejado el software desamparado, aún este mantiene los derechos de autor sobre él hasta incluso 70 años después de la creación de la obra. Esto implica que, si una compañía desaparece en 2010 y ha creado un software en 1980, nadie podrá tocarlo hasta 2050.

En la práctica, esto supone un "asesinato" directo sobre el software, ya que su preservación o conservación recaerá sobre comunidades a las que seguramente se perseguirá con la premisa de encontrar a quien vulnera los derechos de autor del mismo.

Es un modelo que se hace mucho más evidente en el sector de los videojuegos, con iniciativas propias como la de Stop Killing Games, quizá una de las más afianzadas en el mundo de la preservación. En esta industria, si una gran compañía decide poner punto y final a un servidor, el videojuego acaba siendo un simple trozo de plástico.

Así ocurrió con el caso más popular de este mercado, The Crew, un videojuego desarrollado por Ubisoft. Tras su fracaso a principios de 2024, la multinacional decidió revocar las licencias digitales de las cuentas de sus usuarios, además de impedir expresamente que la comunidad pudiera desarrollar servidores privados mediante emulación para mantener al título con vida.

Esto supuso un ante y un después para la comunidad, que vio cómo algo que había adquirido cerraba definitivamente, sin tener una solución a cambio y, por supuesto, sin mantener la propiedad este bien, una crisis que podría agravarse con el fin del formato físico de la industria.

Los restauradores se posicionan en este ámbito como una especie de héroes sin capa que permiten que el software no acabe muerto por decisiones empresariales o por el fin del hardware. Una figura que acabará cobrando más sentido con cada año que pasa.

El problema aparece después, ya que generar código rápido no dice cuánto tardará ese código en entenderse, probarse y quedar listo para entrar en una app real. Es una diferencia importante ahora que la IA está cambiando la forma de programar y permite automatizar una parte creciente del desarrollo.

Ese es el conflicto que recoge una encuesta encargada por Undo y realizada por Coleman Parkes entre julio y agosto de 2026, donde participaron 300 responsables sénior de ingeniería de grandes organizaciones que trabajan con software complejo, y el 93% utiliza C o C++.

Aunque este estudio no representa a todos los programadores, al final sí permite observar qué sucede con los agentes de IA en entornos donde revisar cada cambio tiene especial importancia.

Greg Law, fundador y director ejecutivo de Undo, pone el foco en un problema concreto: el código que parece correcto hasta que deja de serlo. Una solución puede superar una comprobación sencilla y fallar después al interactuar con otras partes del programa, obligando al equipo a investigar durante horas.

Esa situación conecta con las dudas que ya expresan desarrolladores que utilizan IA, pero no terminan de confiar en el código generado.

El 55% señala que los agentes introducen código incorrecto con demasiada frecuencia

Cabe señalar que los agentes de programación van más allá de un chatbot que responde preguntas. Pueden recibir tareas, modificar archivos y generar partes del programa con bastante autonomía, una evolución relacionada con herramientas como los nuevos asistentes capaces de asumir tareas de programación completas.

Según los resultados recogidos, el 55% considera que estos agentes introducen código incorrecto con demasiada frecuencia. Los participantes también sitúan la depuración en unas 16,9 horas semanales.

Depurar significa localizar, comprender y corregir errores, aunque ese tiempo forma parte del desarrollo general y no puede atribuirse íntegramente a la IA. Además, el 35% del código generado por IA llega a producción sin haberse comprendido completamente.

Esta situación ayuda a entender por qué algunos programadores terminan dedicando más tiempo del esperado a revisar el trabajo de la inteligencia artificial.

El problema aparece cuando una solución funciona solo en determinadas condiciones

Imaginemos una función creada por IA para calcular el importe final de un pedido. Funciona correctamente con una compra normal, pero falla cuando coinciden un descuento, una devolución parcial y un impuesto concreto.

Generar la función pudo llevar segundos; descubrir esa combinación problemática puede exigir mucho más trabajo. La encuesta de desarrolladores de Stack Overflow de 2025 muestra un contraste parecido.

El 66% de quienes respondieron sobre frustraciones señaló soluciones de IA casi correctas y el 45% dijo que depurar código generado mediante estas herramientas resulta más laborioso. Al mismo tiempo, el 52% declaró un efecto positivo sobre su productividad, por lo que utilidad y dificultades pueden coexistir.

Ese equilibrio también explica por qué Andrej Karpathy ha reconocido límites al intentar delegar proyectos completos en agentes de IA, pese a haber popularizado el llamado vibe coding.

Escribir más código no significa terminar antes un proyecto

Los resultados de Undo no demuestran que la IA genere más problemas que soluciones para todos los desarrolladores. La muestra está concentrada en grandes organizaciones con programas complejos y Undo comercializa precisamente herramientas para investigar y comprender errores, un contexto relevante al interpretar sus conclusiones.

Lo que sí cuestiona el informe es una medida demasiado simple de productividad, donde generar más líneas o completar una primera versión rápidamente sirve de poco si después hay que invertir horas en averiguar qué hace realmente el código.

Incluso en un sector donde la IA ya genera una parte considerable del software de grandes compañías, el trabajo humano continúa en la revisión, las pruebas y el mantenimiento.

Así que la productividad no termina cuando la IA escribe y entrega código, sino cuando ese código está comprobado y preparado para mantenerse sin trasladar problemas al siguiente desarrollador.

Si una máquina ya puede hacer lo que un desarrollador junior es capaz, ¿qué hace especial a los profesionales? Es algo que se mantiene la mente de muchas personas, pero la realidad es que la inteligencia artificial no va a reemplazar a los humanos.

Sin embargo, Kent Beck, una de las figuras más influyentes en la programación, afirma que hay que adaptarse para poder sobrevivir al impacto tecnológico. Ya no se trata solo de lo técnico, sino también de la capacidad de aprender habilidades para volverse un "ingeniero de producto".

Kent Beck cree que el reto de los programadores ya no es únicamente técnico

La experiencia en arquitectura de sistemas o diversos lenguajes de programación son sectores que están siendo abarcados por la inteligencia artificial gracias a los distintos asistentes disponibles en la actualidad.

Si bien ya muchos expertos han hablado sobre qué estudiar para sobrevivir a la IA, Ken Beck tiene algo muy importante que agregar y que se alinea con la perspectiva del padre de Claude Code, Boris Cherny.

Las declaraciones han sido tomadas de la reciente entrevista en el podcast The Pragmatic Engineer. Según explica, los asistentes virtuales como Codex de OpenAI y otros han causado una transformación en el rol de los ingenieros de software.

Estas tecnologías multiplican la productividad a un punto que antes era inimaginable. Ahora, con un prompt puedes aumentar la velocidad de un proyecto considerablemente y es eso lo que hace dudar a muchos.

No obstante, en la conversación dijo que "a veces somos un poco imbéciles", haciendo referencia a ciertas limitaciones sociales que históricamente han acompañado a parte del colectivo de programadores.

Beck afirma que la mayoría de los programadores siempre han destacado por su capacidad técnica, pero actualmente ese no es el foco porque no solo hacen falta esas habilidades. Además de estos conocimientos, se necesita comunicación y empatía.

"No necesariamente tenemos buenas habilidades de regulación emocional. No tenemos empatía natural" es lo que agregó, aclarando que son características cruciales para un entorno laboral donde la interacción humana gana importancia.

Dominar una computadora y aprender a programar ya no basta para construir una carrera exitosa en los próximos años. Con el crecimiento de la IA, el crecimiento profesional depende de los otros factores a los que normalmente un desarrollador no está acostumbrado.

Como creador de Extreme Programming (XP), pionero del desarrollo guiado por pruebas (TDD) y uno de los firmantes del Manifiesto Ágil, decir esto tiene muchísimo peso en la industria.

La IA impulsa el nacimiento del "ingeniero de producto"

Generar grandes cantidades de código, crear prototipos funcionales o acelerar tareas repetitivas es algo que se lo puedes asignar a Claude Code, por lo que el papel de los programadores no va a ser reemplazado u olvidado, sino que va a cambiar.

Las funciones principales que podrían tener los profesionales durante la siguiente década son la supervisión, validación y coordinación.

De hecho, es algo que ya se está viendo en la actualidad, donde muchos reportan que ahora es necesario invertir más tiempo en revisar y mantener código que crearlo desde cero.

Junto a declaraciones de Amol Avasare, director de crecimiento de Anthropic, recogidas por Business Insider, los ingenieros que utilizan asistentes virtuales son de dos a tres veces más veloces.

De aquí está surgiendo el perfil híbrido que algunas empresas llaman "ingenieros de producto", los cuales están centrados en pequeños gestores de producto que se encargan de responsabilidades que van más allá del código.

Esto incluye gestionar expectativas de diferentes áreas, colaborar con diseñadores, comunicarse con responsables de negocio y coordinar a múltiples partes interesadas. Por lo tanto, adaptarse a estas nuevas exigencias es lo que podría garantizar un trabajo en el futuro.

Aunque TypeScript logró convertirse en el lenguaje más utilizado en GitHub durante agosto de 2025, Python mantuvo un crecimiento interanual del 49%.

La evolución es grande con este lenguaje de programación porque las cifras marcan una gran diferencia. Cada vez más profesionales comienzan su formación técnica utilizando herramientas vinculadas a la IA para prepararse para los próximos años tecnológicos.

La historia de Python va del proyecto personal a la base de la IA moderna

Cuando GitHub compartió con Guido van Rossum los datos de Octoverse 2025, el creador de Python reconoció que le sorprendió ver el crecimiento registrado por el lenguaje.

Aunque TypeScript tomó la delantera en GitHub, Python sigue siendo la opción predominante en ámbitos relacionados con la inteligencia artificial, la investigación científica y la educación tecnológica.

Según explicó el propio Guido, los datos contrastan con otros indicadores de popularidad, como el índice TIOBE, lo que demuestra que la adopción de un lenguaje puede variar según la métrica utilizada.

La historia de Python comenzó mucho antes del auge de la IA. Van Rossum desarrolló el lenguaje a principios de los años noventa mientras buscaba una alternativa más segura y productiva que C, pero mucho más flexible que los scripts de shell disponibles en aquella época.

En la entrevista publicada por GitHub, recordó que quería un entorno capaz de gestionar automáticamente aspectos complejos como la asignación de memoria, permitiendo a los programadores concentrarse en resolver problemas reales en lugar de lidiar con detalles técnicos de bajo nivel.

Esa filosofía inicial sigue vigente décadas después. La claridad de la sintaxis, los mensajes de error comprensibles y la legibilidad del código han convertido a Python en uno de los lenguajes más accesibles del sector.

Además, herramientas ampliamente utilizadas como NumPy, pandas, PyTorch, Jupyter, Django o FastAPI han contribuido a que desarrolladores, científicos de datos y empresas encuentren una plataforma madura para construir proyectos de cualquier escala.

Guido van Rossum explica por qué la IA y Python avanzan juntos

Uno de los puntos más interesantes de la conversación gira alrededor de la estrecha relación entre Python y la inteligencia artificial. Para Guido van Rossum, el dominio del lenguaje en este sector no es fruto de la casualidad, sino de un efecto acumulativo generado por años de desarrollo del ecosistema.

Cuando una tecnología consigue una masa crítica de usuarios y bibliotecas, se vuelve cada vez más atractiva para nuevos proyectos. En consecuencia, más desarrolladores crean herramientas sobre la misma base tecnológica, reforzando todavía más su posición.

Van Rossum destacó que muchas de las personas que actualmente programan soluciones de IA ya estaban familiarizadas con Python mucho antes de la popularización de los modelos generativos.

En sus palabras, "Las personas que ahora escriben cosas para IA están familiarizadas con Python porque comenzaron en el aprendizaje automático".

Esta afirmación ayuda a entender por qué frameworks esenciales para el sector, como PyTorch o Hugging Face Transformers, han encontrado en Python un terreno ideal para crecer.

El recorrido habitual de numerosos profesionales pasa por el análisis de datos, continúa con el machine learning y termina desembocando en proyectos basados en modelos de lenguaje avanzados.

A pesar de la expansión de la IA generativa, Guido no considera que Python deba transformarse radicalmente para adaptarse a los modelos de lenguaje.

De hecho, rechazó la idea de introducir cambios drásticos únicamente para facilitar el trabajo de la inteligencia artificial. "No creo que debamos entrar en pánico y empezar a hacer un montón de cosas que podrían facilitarle las cosas a la IA", afirmó.

Para él, el reto principal no está en el lenguaje, sino en la calidad de los datos con los que se entrenan los modelos. Su postura mantiene una idea que ha acompañado a Python durante más de tres décadas: la tecnología debe adaptarse a las personas y no al revés.

Más allá de las cifras y las tendencias actuales, el caso de Python demuestra que la simplicidad bien ejecutada puede tener un impacto duradero.

Con la IA impulsando nuevas formas de desarrollar software y con millones de personas aprendiendo a programar cada año, Python sigue siendo una puerta de entrada accesible, estable y preparada para las próximas generaciones de desarrolladores.

Cada línea de código que se quisiera modificar llevaba asociadas semanas y semanas de trabajo incansable; esto mismo llevó durante aquella estresante época a que existieran errores en cadena que, en una especie de círculo vicioso, requerían de echar aún muchas más horas de trabajo.

Justo en 1999 se publicó el libro Refactoring: improving the design of existing code, que conceptualizó lo que estaba ocurriendo en la industria del software: el código no estaba roto en absoluto, sino que estaba comenzando a oler mal.

Este libro, escrito por el británico Martin Fowler, quien entonces era consultor de diseño orientado a objetos y más adelante se convertiría en el científico jefe de ThoughtWorks, popularizó el concepto "olor del código" –code smell en el término original.

No obstante, atribuyó también el mérito a Kent Beck, una de las personalidades más importantes del desarrollo ágil, además de crear el método Extreme Programming (XP), que ayudó a escribir el capítulo titulado Malos olores en el código.

El mal olor en el código, aunque pueda parecer ya un término prehistórico en el mundo de la informática, diferencia las buenas prácticas en programación de las que no lo son. Y, cómo no, la era actual ha vuelto a hacer sonar con fuerza este término.

Por qué el código comienza a oler mal

La idea original proviene de un ejemplo de la rutina a la que Beck se enfrentaba día a día. El olor del código no es un error por sí mismo –aunque puede serlo–, sino más algo parecido al mal olor de un brik de leche que lleva tiempo en la nevera o el olor de un pañal.

El mal olor no implica que la estructura esté totalmente destruida, sino que da pistas de que algo no funciona muy bien y es una señal de alerta de que hay que actuar, ya que algo se está echando a perder en el fondo. De ahí, el mal olor del código.

Es muy parecido a lo que se conoce como bug, aunque hay una ligera diferencia. El bug podría definirse como un error lógico que provoca que el programa acabe realizando cálculos erróneos, mientras que el código maloliente sí ejecuta de forma perfecta lo que pida el usuario. Como ya habrás pensado, está relacionado con lo que se conoce como deuda técnica, un término acuñado por Ward Cunningham.

De vuelta al libro de Fowler, en aquella época la industria se estaba centrando cada vez más en conseguir una mejor optimización de la RAM, la reducción de los ciclos del reloj del procesador y todo para ganar milisegundos en las tareas de ejecución.

Para el autor, más del 80% del coste total del software comercial se destinaba al mantenimiento del código y no a la escritura inicial, por lo que centrarlo todo en RAM, ciclos del reloj y un código cada vez más complejo era totalmente absurdo.

Y lo resumió perfectamente con una frase que pasaría a la historia de la informática: "Cualquier tonto puede escribir código que un ordenador entienda. Los buenos programadores escriben código que los humanos pueden entender".

El mal olor que la IA está dejando ya en el código

La deuda técnica del código es una de las peores consecuencias de que el código empiece a oler mal, ya que si los programadores no realizan un buen diseño desde el comienzo –por prisa, exigencia o causas ajenas a los mismos– se acumula esta especie de interés compuesto que, en el futuro, tendrán que solucionar otros programadores.

Durante la explosión de la inteligencia artificial generativa y modelos como GitHub Copilot, Claude Code, etc. se comenzó a asegurar que esta deuda técnica se reduciría: comenzaron los despidos masivos de programadores humanos y llegaron las plataformas de IA salvadoras, que aligeraban el tiempo de ejecución.

Y todo pareció volver a los años 90, hasta que en unos pocos meses las mismas empresas se dieron de bruces con que los costes no se habían reducido e incluso tenían que volver a contratar a programadores humanos para arreglar un código que ya comenzaba a apestar.

Un ser humano puede trabajar desde la empatía para ofrecer el código más limpio posible para los futuros revisores y mantenedores, pero la IA no tiene esa capacidad, y menos aún ante el auge del vibecoding, que suele usar gente sin conocimientos en programación.

En la actualidad, ya existen muchos conceptos que hablan sobre los errores –mejor dicho, los malos olores– que la IA está descubriendo con el código producido por esta, y que sea más rápida no quiere decir que sea más eficiente.

En primer lugar, aparece lo que se conoce como AI Bloat, que se refiere a la sintaxis que utilizan las herramientas de IA para generar código, ya que no suelen reutilizar abstracciones que ya existen en un proyecto, sino que se dedican a generar funciones que parecen haber descubierto el fuego de nuevo.

En segundo lugar, lo que se conoce como acoplamiento fantasma, que significa que la IA utilizará dependencias que no se necesitan para el proyecto y, en el peor de los casos, métodos que pueden vulnerar el principio de menor conocimiento.

Por último, dentro de las arquitecturas basadas en la nube, es bastante común que la IA comience a sugerir integraciones directas con otros microservicios, pero sin capas de desacoplamiento, por lo que cambiar un esquema de datos en este entorno suele dar paso a tener que editar decenas y decenas de funciones aisladas.

Curiosamente, en la actualidad crear 400 líneas de código no es nada complicado con la IA y lo hará en apenas unos segundos; desafortunadamente, esto hace que se vuelva al punto de partida del que habló Martín Fowler en 1999.

Con el avance imparable de la IA, parece que el trabajo de los buenos programadores humanos se ha hecho más que necesario. Es obligatorio si se quiere comenzar un proyecto de la mejor forma y, en el futuro, para no tener que echar perfume al mal olor que ha ido dejando la IA.

En este contexto, cuestiones relacionadas con el impacto de la IA en la programación, las profesiones tecnológicas del futuro y las habilidades más demandadas en ingeniería de software se han convertido en algunos de los temas más buscados dentro del sector.

Al mismo tiempo, empresas, universidades y expertos analizan si los desarrolladores acabarán siendo reemplazados por agentes de inteligencia artificial o si, por el contrario, surgirán nuevos perfiles profesionales.

La discusión va mucho más allá de escribir líneas de código y pone el foco en competencias como la arquitectura de sistemas, la gestión de proyectos tecnológicos, la validación de software y la toma de decisiones estratégicas.

Precisamente en ese escenario, las declaraciones de James Ivers ofrecen una visión más optimista para quienes trabajan o quieren trabajar en el desarrollo de software.

La IA puede escribir código, pero el valor del ingeniero sigue estando en otro lugar

La preocupación sobre la automatización de la programación aumentó considerablemente después de que varios referentes de la industria señalaran que los modelos de IA avanzan hacia la capacidad de realizar tareas completas de ingeniería de software.

La situación ganó relevancia cuando Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, sugirió que podrían aparecer sistemas capaces de ejecutar procesos de desarrollo de principio a fin en un plazo relativamente corto.

Sin embargo, James Ivers, líder del grupo AI Workflows and Architecture Modernization del Instituto de Ingeniería de Software de la Universidad Carnegie Mellon, considera que la visión de la profesión no debe limitarse a la programación. Según explicó, “Codificar suele ser la parte fácil”.

Para el especialista, los ingenieros de software aportan valor en múltiples etapas críticas del ciclo de desarrollo, incluyendo el análisis de requisitos, la arquitectura, las pruebas, la planificación y la coordinación con las distintas partes interesadas.

En otras palabras, el verdadero impacto profesional no depende únicamente de escribir código. Ivers diferencia claramente entre un "codificador" y un "ingeniero de software".

Mientras el primero trabaja dentro de límites previamente definidos, ejecutando tareas concretas, el segundo se mueve en entornos ambiguos donde debe descubrir necesidades, priorizar objetivos y diseñar soluciones.

El nuevo desafío será supervisar, validar y dirigir sistemas impulsados por IA

La creciente automatización no elimina los problemas clásicos del desarrollo de software. Aunque la inteligencia artificial puede producir enormes cantidades de código en poco tiempo, sigue siendo susceptible a errores, fallos lógicos y decisiones inadecuadas.

A su vez, recuerda que gran parte de la ingeniería de software moderna surgió precisamente para reducir riesgos y detectar defectos de forma temprana.

Esa necesidad no desaparece con la llegada de la IA. Como él mismo señala: “Estamos reemplazando a un actor imperfecto por otro. La IA es imperfecta y habrá errores”.

Otros académicos coinciden en que el cuello de botella ya no será construir sistemas, sino garantizar que funcionen correctamente en situaciones reales. Bill Nichols, también vinculado a la Universidad Carnegie Mellon, sostiene que el valor profesional se desplaza hacia la capacidad de tomar decisiones fundamentadas.

La verificación técnica puede automatizarse cada vez más, pero la validación sigue dependiendo del criterio humano para determinar si una solución realmente responde a las necesidades del entorno donde será utilizada.

Este cambio también modifica la formación de los futuros profesionales. Algunos expertos advierten que la desaparición de determinadas tareas junior podría dificultar la adquisición de experiencia práctica.

No obstante, Nichols considera que los sistemas de IA también pueden acelerar el aprendizaje al proporcionar retroalimentación inmediata sobre especificaciones, diseño y comportamiento global de los sistemas.

Para Ivers, los desarrolladores que quieran mantenerse relevantes deberán fortalecer capacidades relacionadas con el conocimiento del dominio, la descomposición de problemas, la supervisión de agentes de IA y las tareas de validación y control.

Para los programadores más atractivo es Linux, aunque macOS también está ganando cada vez más comunidad del sector. Estas elecciones principalmente se debe al proceso de preparar el ordenador para programar.

Necesitas tener editores de código, configurar terminales y utilizar diversas herramientas. No obstante, si bien el kernel de Linus Torvalds cumple con muchas de las características necesarias, hay una propuesta de Microsoft porque este nuevo diseñado especialmente para ofrecer una experiencia lista para desarrollar.

Este proyecto en cuestión es Windows Zenith, la cual linda un entorno especializado para emplear herramientas de programación para instalar las y soportes de cargas de IA de alto nivel.

Windows Zenith convierte Windows 11 en una plataforma preparada para programar desde el primer día

Windows Zenith no es un nuevo sistema operativo ni una versión independiente destinada a sustituir Windows 11. Microsoft lo plantea como una experiencia especialmente configurada para desarrolladores donde la idea principal es que pueda comenzar a programar nuevas iniciar el ordenador.

No tienes que dedicar horas a instalar herramientas básicas o pasar por procesos complejos para configurar el entorno de trabajo. Entre los beneficios más destacados se encuentra la presencia predeterminada de Visual Studio Code y Windows Terminal, dos aplicaciones ampliamente utilizadas por desarrolladores.

Los componentes relacionados a distintos lenguajes de programación y entornos de ejecución hace que sea un sistema preparado para tener lo que se necesita en los proyectos. A esto se suma la activación de la Paleta de comandos, una función diseñada para acceder rápidamente a herramientas y acciones frecuentes dentro del sistema.

Existen varios puntos claves que determinan el funcionamiento que de parte de esta alternativa, como el explorador de archivos que tiene extensiones y muestra tanto archivos ocultos como rutas completas por defecto.

Por si fuera poco, toda la interfaz está optimizada para que haya una mayor productividad, por lo que se encarga de eliminar distracciones como las sugerencias o anuncios en el menú de inicio o ciertas notificaciones que para muchos usuarios son molestas en la versión estándar de Windows 11.

WSL, IA local y contenedores: las claves con las que Microsoft quiere competir frente a Linux

Uno de los pilares de Windows Zenith es la integración de Windows Subsystem for Linux (WSL), una ventaja que permite ejecutar distribuciones y aplicaciones Linux dentro de Windows sin tener que ser arranque dual o usar un sistema operativo en vivo.

Gracias a ello, puedes utilizar herramientas propias del ecosistema Linux mientras mantienes Windows como plataforma principal. Sin embargo, Zenith no pretende convertir Windows en Linux. La diferencia sigue siendo importante: en una distribución Linux las aplicaciones y servicios se ejecutan de forma nativa, mientras que en Windows la compatibilidad llega mediante WSL.

Además, los desarrolladores conservan la posibilidad de instalar nuevos frameworks, lenguajes y aplicaciones según las necesidades de cada proyecto.

Otro aspecto diferencial es el enfoque hacia la inteligencia artificial local. Los equipos compatibles con Project Zenith necesitarán especificaciones muy elevadas, incluyendo al menos 64 GB de memoria unificada y un ancho de banda de memoria de 250 GB/s o superior.

Inicialmente, la plataforma estará disponible en dispositivos equipados con procesadores AMD Ryzen AI Halo y posteriormente llegará a otras arquitecturas.Según Microsoft, este hardware permitirá ejecutar modelos de IA con más de 30.000 millones de parámetros directamente en el equipo.

La estrategia también contempla el auge de los agentes de inteligencia artificial. Para ello, Microsoft incorpora Microsoft Execution Containers (MXC), una tecnología orientada a ejecutar tareas automatizadas dentro de espacios aislados y controlados.

De esta forma, un agente de IA puede operar con ciertos permisos sin tener acceso completo al sistema. El objetivo es combinar productividad, seguridad y administración empresarial en un solo sitio.

A pesar de todo, Linux mantiene ventajas importantes para quienes necesitan un entorno nativo y un control más profundo del sistema operativo. Windows Zenith no busca reemplazar completamente a las distribuciones Linux, sino ofrecer una alternativa híbrida que reúna lo mejor de ambos mundos.

Si trabajas principalmente en Windows, pero dependes de herramientas Linux y quieres aprovechar la IA local sin configuraciones complejas, esta iniciativa podría ser algo aunque te va a ayudar.

Durante años, Windows, Linux y macOS han competido por convertirse en la plataforma preferida para crear aplicaciones, generar servicios en la nube o trabajar con tecnologías emergentes.

Sin embargo, las preferencias de los desarrolladores parecen inclinarse cada vez más hacia una opción concreta. Muchos usuarios buscan alternativas debido a las críticas recibidas por Windows 11 y al auge de herramientas basadas en Unix.

Al mismo tiempo, el rendimiento de los chips Apple Silicon y la compatibilidad con numerosos entornos de desarrollo están siendo clave para abrirse paso en este sector de la industria.

macOS se impone con claridad entre los desarrolladores

Parece una locura, pero los equipos de Apple se están convirtiendo en un foco cada vez más grande, incluso a pesar de la competencia con Linux y Windows.

Esto no lo dice cualquiera, sino las propias cifras reveladas por el autor Gergely Orosz. Desde X se ha compartido la encuesta para determinar el crecimiento que ha tenido el SO en este sector.

Entre los 4.083 participantes que emitieron su voto, macOS obtuvo el 61,6 % de las preferencias. Linux quedó en segunda posición con un 24,2 %, mientras que Windows solo alcanzó un 12,8 %. El resto de plataformas representó apenas un 1,4 % de los votos.

Evidentemente, no todos los datos de estos análisis son exactos debido a que la comunidad tecnológica es aún más grande de lo que parece.

Sin embargo, esto sirve para saber que no hay tantos entre los mixtos habituales en muchos equipos de trabajo. Por lo tanto, es normal ver que programadores que utilizan Mac emplean contenedores de Linux y utilizan Windows para probar sus proyectos.

Realmente, el sistema de Apple combina una experiencia de escritorio muy estable con una base Unix, algo especialmente valorado por quienes trabajan con terminales, servidores, herramientas DevOps o contenedores.

No hay que olvidar que los procesadores Apple Silicon tienen un papel de suma importancia porque aportan al tema del consumo energético y las características de alta potencia que otorgan.

Linux mantiene su fortaleza mientras Windows pierde confianza

Otro punto importante sobre un encuentro es que los usuarios que utilizan Linux como plataforma principal fueron impulsados por 729 personas, donde los resultados fueron mayormente centrados en Ubuntu como la distro más usada entre los desarrolladores.

La distribución desarrollada por Canonical obtuvo el 48,8 % de los votos, muy por delante del grupo identificado como "Otros", que alcanzó el 27,3 %. Por su parte, Omarchy registró un 18,9 % y NixOS un 4,9 %.

Tiene mucho sentido, considerando que actualmente Ubuntu destaca por su facilidad de uso, la gran disponibilidad de documentación y su amplia compatibilidad. Además, muchas infraestructuras en la nube y servidores de producción funcionan sobre Linux.

Mientras tanto, Windows atraviesa un momento más complicado en cuanto a percepción entre parte de la comunidad tecnológica. Numerosos usuarios han expresado su descontento con Windows 11 debido a problemas relacionados con la estabilidad, el rendimiento y algunos errores aparecidos tras determinadas actualizaciones.

Entonces, a pesar de que Microsoft sigue siendo una pieza clave y mantiene herramientas como Visual Studio, la encuesta sugiere que muchos desarrolladores ven actualmente en macOS una experiencia más equilibrada para su trabajo diario.

Linus Torvalds, creador y máximo mantenedor del kernel de Linux, acaba de dejar un ejemplo muy claro: durante una depuración real, la IA que le ayudaba llegó varias veces a decirle que el problema era imposible de resolver.

Cabe señalar que Torvalds no dejó de usar la herramienta por haberse equivocado, pero tampoco aceptó su respuesta como una autoridad. Sabía por su experiencia que el fallo seguía ahí, así que continuó utilizando la IA para generar código de depuración, repetir cambios y analizar resultados.

Después de 24 parches y 18 arranques del kernel, encontró la causa y Torvalds aprendió que la inteligencia artificial aceleró el trabajo, pero la decisión siguió siendo humana.

El error estaba en el controlador Intel Xe (drm/xe) de una Battlemage G21 con 16 GiB de VRAM, donde un cálculo con `round_up()` exponía por error unos 2 KiB reservados para Flat CCS como memoria disponible.

Una tabla de páginas de Mesa podía acabar allí, quedar corrompida y provocar fallos del compositor, reinicios de GDM y una pantalla negra. Aunque reiniciar GDM podía ocultarlo temporalmente, la corrección esencial fue utilizar round_down.

La IA no tenía que saber la respuesta para resultar útil

La sesión mostró algo que suele perderse en el debate sobre programar con IA, que el valor del modelo no estaba en sustituir a Torvalds, sino en reducir el coste de cada nueva prueba. Podía añadir instrumentación, procesar datos y preparar rápidamente la siguiente iteración.

Cuando el modelo sugirió abandonar, el creador de Linux hizo algo más interesante que demostrar que la IA estaba equivocada. Ignoró esa conclusión y siguió aprovechando la herramienta para las tareas en las que sí era útil. Eso se parece bastante a una forma sensata de programar con IA.

El modelo de IA puede encargarse del trabajo repetitivo, pero el desarrollador sigue definiendo el problema, evaluando hipótesis, comparando la respuesta con la evidencia y decidiendo cuándo hay información suficiente para aceptar un cambio.

Cuanto más sabes, más útil puede ser la IA

Este episodio desmonta también la idea de que estas herramientas hacen innecesario saber programar, sino que ocurre casi lo contrario. Torvalds pudo rechazar una respuesta convincente porque conocía el sistema lo suficiente para detectar que no encajaba.

Ese enfoque coincide con la postura que lleva meses defendiendo. De hecho, en 2025 consideraba el vibe coding útil para aprender o experimentar, pero problemático en software que debe mantenerse durante años.

En enero de 2026 utilizó Google Antigravity para crear un visualizador Python en AudioNoise, un proyecto personal, donde el modelo utilizado en la depuración de Intel Xe no se ha identificado públicamente.

En julio volvió a dejar clara su posición: Linux no es un proyecto anti-IA, ya que la inteligencia artificial puede utilizarse para escribir o revisar código, pero la responsabilidad continúa siendo de la persona que entiende, revisa y acepta el cambio.

Sashiko, un sistema de revisión automática de parches del kernel, lleva esa idea a otro terreno. Sus responsables afirman detectar un 53,6% de determinados fallos en pruebas retrospectivas, aunque también reconocen falsos positivos.

La lección que deja Torvalds es que se debe utilizar la IA como multiplicador de capacidad, no como sustituto del conocimiento. Puede escribir, repetir y analizar mucho más rápido; lo que no conviene externalizar es la decisión de cuándo tiene razón.

Hay innumerables ejemplos de esto, lo que se relaciona directamente con lo que se conoce en la industria como el bus factor –el factor autobús, según la traducción literal al castellano–, que ilustra de la mejor forma posible lo que ocurre a nivel global en toda la industria.

Si un creador o mantenedor de un servicio usado por numerosos negocios deja de ofrecer soporte para este, toda la cadena podría caer; más aún, si hay un ciberataque sobre el mismo, las consecuencias podrían derivar en una cadena de vulnerabilidades para muchísimas máquinas.

Al mismo tiempo que esto representa la grandísima voluntad de muchos desarrolladores que, probablemente, no tengan ningún tipo de ingreso a cambio, también ilustra perfectamente cómo el software moderno es realmente frágil si el mismo decide dejar de mantenerlo.

Hay varios casos que pueden ejemplificar a la perfección esto mismo, como son faker.js, XZ Utils y otros servicios que sufrieron ciberataques o fallos ante los que no pudieron reaccionar, por no contar con un equipo adecuado en número para ofrecer una respuesta rápida, e incluso prevenir el problema.

Los riesgos más evidentes son una reacción en cadena en toda la industria, afectando a sectores críticos como la computación en la nube, las herramientas de desarrollo o, directamente, productos empresariales que mantienen una dependencia con este tipo de software.

Mantenedores agotados, enfadados o manipulados, las principales causas

Según las diferentes estimaciones, aproximadamente entre el 70% y el 90% de todo el software comercial actual está relacionado con programas de código abierto; es decir, que no es escriben desde cero.

Si una sola persona o un grupo de personas muy reducido son los que se dedican a mantener estos servicios open source, la principal consecuencia directa puede ser el burnout, un desgaste psicológico que pasa factura al desarrollador y, posteriormente, a todos los que dependen de él.

Aproximadamente la mitad de toda a infraestructura global depende de librerías de este tipo, mantenidas por un reducido número de personas que pueden enfermar, cansarse de llevar a cabo este trabajo o, directamente, no contar con el apoyo suficiente de la comunidad para dar abasto a todas las necesidades.

En este mundo tan vital para el sistema global ha habido casos que han acabado afectando a toda la industria. El primero de estos en 2016, con left-pad (npm), mantenido por una sola persona, Azer Koçulu, con una media de 1,4 millones de descargas semanales.

El autor decidió ese mismo año retirar su código de 11 líneas tras una disputa legal, lo que supuso la paralización a nivel mundial de compilaciones de software, afectando a actores de la cadena de suministros como Babel, React y otros proyectos corporativos.

Hubo miles de negocios que tuvieron que pararlo todo de forma inmediata y modificar sus políticas para prohibir la eliminación no programada de paquetes con dependencias activas para salvar sus compañías.

Tan solo 2 años más tarde ocurrió prácticamente lo mismo con event-stream (npm), mantenido por Dominic Tarr, con 2 millones de descargas semanales, aunque en este caso se cedió el proyecto a un desconocido conocido como right9ctrl, lo que derivó en la inyección de malware para el robo de bitcoin, al menos una cantidad de 200.000 dólares.

En este caso, la fatiga acumulada del mantenedor principal le llevó a confiar en un ciberdelincuente que aprovechó su repositorio para infectar diferentes máquinas y robar dinero a sus usuarios.

Y también sucedió lo mismo con otros como ua-parser-js y faker.js (npm), respectivamente en 2021 y 2022, ambos con decenas de millones de descargas semanales. En el primero, provocando el secuestro de credenciales e inyección de mineros de criptomonedas; en el segundo, mediante un sabotaje intencional del propio autor como protesta al introducir un bucle infinito en el código.

Más recientemente, en 2024, el caso más popular fue el de XZ Utils, un servicio prácticamente presente en todos los servidores que usan distribuciones de Linux, como Fedora, Debian y Arch.

Este último supuso una campaña de ingeniería social durante 2 años que se dedicó a obtener permisos desde un mantenedor que estaba completamente agotado para introducir una puerta trasera que permitiera ejecutar código de forma remota.

Es probablemente uno de los ataques más sofisticados y duraderos de ingeniería social de los últimos años. Un actor de amenaza conocido como Jia Tan se dedicó a controlar diferentes cuentas para hundir psicológicamente a Lasse Collin, el único mantenedor de este proyecto, con cargas de trabajo inasumibles y problemas psicológicos derivados de estas.

Tras conseguir los permisos de administración, la trampa ya estaba totalmente preparada y logró acceder de forma remota a los servidores Linux mediante OpenSSH. Curiosamente, el ataque lo descubrió el ingeniero Andre Freund al investigar una anomalía de latencia de tan solo 500 milisegundos en las conexiones SSH.

Más allá de estos casos, hay que tener en cuenta que la culpa no es exclusiva de estos mantenedores, sino de toda la comunidad, también de grandes negocios que aprovechan este tipo de software sin siquiera aportar una remuneración para que el proyecto siga adelante sin complicaciones financieras.

Adicionalmente, algunos negocios no tienen ningún tipo de plan por si fallan librerías importantes del mundo del código abierto que funcionan como eje vertebrador de todo el sistema: si una cae, puede provocar una reacción en cadena que acaba con toda la industria al mismo tiempo.

No obstante, también hay cuestiones como los conflictos políticos o las sanciones internacionales que acaban afectando a este tipo de proyectos, como ocurrió en 2024 entre los mantenedores del kernel de Linux, que tuvieron que enfrentarse a una pérdida repentina de programadores por cuestiones totalmente ajenas a fallos en el código.

En consecuencia, el software se convierte en una de las piezas más frágiles de toda la cadena y, con el paso de los años, se puede acumular lo que se conoce como deuda técnica, que no es más que la falta de mantenimiento al cabo del tiempo.

Aunque pueda parecer una cuestión baladí en el corto plazo, los errores continúan acumulándose y esto puede derivar en fallos críticos. Como ya has visto, también en el robo masivo de credenciales o de dinero a los usuarios y empresas que usan estos.

Starling quiere simplificar todo este entramado y reunir buena parte del escritorio en una sola aplicación, desde el gestor de ventanas hasta el compositor, el dock o la barra superior.

La idea es bastante poco habitual, ya que en lugar de tratar cada ventana como algo separado del resto de la interfaz, esta app la integra dentro de la misma escena gráfica que utiliza para dibujar botones, menús o el propio dock.

Eso no significa que Chrome, VS Code o Zoom se ejecuten dentro de Starling. Siguen siendo procesos independientes; lo que el escritorio integra es la superficie gráfica que generan, tratándola como otro elemento visual de su interfaz.

El proyecto ronda las 60.000 líneas de código según sus responsables y se ha desarrollado en unos seis meses por un único programador con ayuda intensiva de inteligencia artificial.

Qué es Starling y cómo funciona

Starling 0.4.0 es un entorno de escritorio, no una distribución Linux, por lo que su plataforma principal actualmente es Ubuntu 26.04 LTS sobre x86-64 y se distribuye mediante un paquete .deb de unos 51 MB.

Su arquitectura es realmente diferente, donde una app Wayland entrega al compositor una superficie con los píxeles de su ventana. Starling toma esa superficie y la coloca dentro del mismo árbol visual donde ya están el dock, los menús y los controles del escritorio.

Para conseguirlo, incluye su propio compositor Wayland, con alrededor de 5.700 líneas de C, y también un servidor X11 propio. Esto permite integrar aplicaciones Wayland y X11 sin convertir XWayland en una capa obligatoria.

El resto utiliza sobre todo Swift y un port del framework de Flutter a este lenguaje, funcionando sobre una versión modificada del motor gráfico. No utiliza Dart como base principal de la interfaz.

Starling incorpora nueve aplicaciones propias, entre ellas Archivos, Terminal, Ajustes, Editor de texto, Calculadora, Administrador de tareas, reproductor de vídeo, visor de imágenes y tienda de aplicaciones.

También ejecuta programas Linux convencionales instalados mediante apt, paquetes .deb, Snap o Flatpak, cuyo catálogo incluye aplicaciones como Chrome, VS Code, Slack, Discord, Telegram, Blender, GIMP y Zoom.

Además, puede funcionar en WSL sobre Windows y enviar directamente el escritorio mediante RDP. Incluso admite escenarios headless, donde la interfaz se genera para una sesión remota sin necesitar un monitor físico como salida.

Cómo instalar Starling para probarlo

La plataforma oficialmente probada es Ubuntu 26.04 LTS. Ubuntu Desktop ya incorpora GDM; en instalaciones mínimas o de servidor es necesario disponer de un gestor de inicio compatible.

Después hay que descargar el paquete .deb de Starling 0.4.0, instalarlo y cerrar sesión. En la pantalla de acceso aparecerá Starling entre las sesiones disponibles y seleccionarlo permite arrancarlo como escritorio independiente sin eliminar GNOME.

En WSL también puede ejecutarse starling-session y acceder posteriormente mediante RDP, actualmente a través del puerto 3390 según la documentación del proyecto. Además, conviene probarlo en una máquina virtual o equipo secundario.

El proyecto es un early preview: todavía no tiene bloqueo de pantalla funcional, falta escalado independiente por monitor, el selector de modos de pantalla está incompleto y la compatibilidad con distintas GPU continúa limitada.

Ese es precisamente el punto interesante de Starling. No demuestra que GNOME o KDE Plasma hayan quedado obsoletos, sino que un escritorio Linux puede construirse con una arquitectura radicalmente distinta y seguir ejecutando las aplicaciones de siempre.

En la programación, ese salto empieza a ser todavía más evidente porque los modelos de IA ya no se limitan a sugerir una línea de código, sino que pueden encargarse de tareas enteras.

David Fowler, Distinguished Engineer de Microsoft, resumió esa transformación con un mensaje publicado en su cuenta de X que ha provocado bastante debate: “Escribir código está absolutamente acabado”.

Es decir, escribir código manualmente estaría llegando a su fin como actividad central del desarrollador. El experto lleva alrededor de 18 años en la compañía y ha participado en tecnologías como SignalR, NuGet, Kudu, ASP.NET Core y Aspire.

Pero eso no significa que los programadores vayan a desaparecer, sino que lo que cambia es dónde aportan más valor y que al final van a cambiar los roles de trabajo.

Si una IA puede producir buena parte de la implementación, el desarrollador pasa a decidir la arquitectura, dar contexto, revisar resultados y comprobar que funciona, es seguro y merece mantenerse.

La IA ya no se limita a completar código

Herramientas como GitHub Copilot muestran bastante bien hacia dónde se mueve este modelo de trabajo. Su agente de programación puede recibir una tarea, modificar archivos de un repositorio, comprobar compilaciones y terminar abriendo un pull request para que una persona revise el resultado.

Aspire, uno de los proyectos en los que trabaja Fowler, también se está adaptando a esa realidad. Su versión 13.2 incorporó una CLI pensada para agentes, capaz de darles acceso a información del entorno para que puedan trabajar con apps compuestas por servicios, bases de datos y otros componentes sin necesitar constantemente a un desarrollador que les traduzca lo que ocurre.

David Fowler ya había explicado, además, el lado menos cómodo de esta velocidad. Usando IA, llegó a producir en aproximadamente una semana una cantidad de código que comparó con unos seis meses de trabajo. El problema fue que el equipo podía generar software más deprisa de lo que podía entenderlo, revisarlo y mantenerlo.

Modelos como GPT-6 Astra empujan todavía más ese cambio

GPT-6 Astra, presentado por OpenAI, está diseñado para programación, uso de ordenadores y trabajos complejos de varios pasos. Puede mantener objetivos durante mucho más tiempo, utilizar herramientas y ejecutar flujos completos de manera autónoma.

Cabe señalar que este tipo de autonomía ayuda a entender por qué David Fowler habla con tanta contundencia, donde la IA está tomando una parte creciente del trabajo de implementación, pero eso no elimina al desarrollador, sino que cambia su función.

El programador en lugar de demostrar su valor escribiendo miles de líneas, deberá decidir qué construir, qué delegar, cuándo la IA se ha equivocado y qué código merece llegar a producción. Cuanto más fácil sea generar software, más importante será entenderlo.

El fenómeno va mucho más allá de la automatización del código porque causa efectos en la salud laboral, la concentración y el equilibrio entre vida personal y trabajo.

Cada vez más desarrolladores reconocen que los asistentes de programación basados en IA generan una dinámica de trabajo constante que resulta difícil de abandonar.

Ahora surge la denominada "deuda de verificación", un problema que obliga a revisar exhaustivamente el código generado por las máquinas antes de llevarlo a producción. A continuación, tienes la información sobre lo que está pasando con los desarrolladores.

La programación asistida por IA impulsa la productividad, pero también la dependencia

La discusión ganó fuerza tras un informe recogido por ZDNET basado en una encuesta de Coddy Tech realizada a 305 desarrolladores. El estudio concluyó que cuatro de cada cinco programadores, equivalentes al 80%, consideran que su uso de herramientas de IA ha llegado a sentirse más como una dependencia que como una ventaja real.

Además, el 43% afirmó que continúa programando fuera de su horario laboral incluso cuando tenía intención de detenerse, mientras que el 32% reconoció haber retrasado horas de sueño para seguir trabajando.

Uno de los testimonios más llamativos fue el de Quentin Rousseau, CTO y cofundador de Rootly. En una publicación de LinkedIn explicó: "Son las 2:47 a. m. No estoy corrigiendo una caída del servicio. No hay ninguna fecha límite. Solo estoy viendo a Claude Code refactorizar un módulo… y no puedo parar".

Más adelante añadió: "Programar con agentes es adictivo. Cuando el agente hace las cosas bien, te da un subidón de dopamina. Cuando falla, te da una descarga de adrenalina".

Según el ejecutivo, la situación llegó a afectar su descanso hasta el punto de necesitar ayuda médica. El problema no radica únicamente en el tiempo invertido frente a la pantalla.

La IA introduce un ciclo de retroalimentación permanente donde siempre existe una nueva optimización, una refactorización adicional o una posible mejora que ejecutar.

Rousseau describió esta experiencia afirmando que observar el trabajo de un agente es "lo suficientemente pasivo como para sentirse como descanso, pero suficientemente activo como para mantenerte enganchado".

Esa combinación crea una nueva forma de agotamiento que no necesariamente está asociada a tareas complejas, sino a la incapacidad de desconectarse.

El coste oculto de la IA: más revisión, menos confianza y riesgo de agotamiento

Aunque los asistentes de IA aceleran la generación de código, numerosos desarrolladores afirman que el tiempo ahorrado inicialmente suele trasladarse a la fase de revisión.

La Encuesta de Desarrolladores de Stack Overflow 2025 reveló que el 45% de los participantes se siente frustrado por respuestas generadas por IA que son "casi correctas, pero no del todo".

Este escenario obliga a invertir más tiempo en depuración, validación y pruebas antes de aprobar los cambios. Los datos muestran además una paradoja interesante. La adopción continúa aumentando, pero la confianza disminuye.

Stack Overflow informó que el uso de herramientas de IA sigue creciendo y que el nivel de confianza en la precisión de sus respuestas cayó hasta el 29%, mientras que la percepción favorable bajó del 72% al 60% interanual.

Los desarrolladores utilizan estos sistemas porque ofrecen velocidad, pero al mismo tiempo desconfían de la calidad de parte de sus resultados.

A esto se suma la presión empresarial. La encuesta de Coddy Tech encontró que el 74% de los desarrolladores cree que el uso intensivo de IA puede aumentar sus posibilidades de recibir un ascenso o un incremento salarial. No obstante, el 51% también considera que esa misma dinámica incrementa el riesgo de sufrir agotamiento profesional.

Cuando las organizaciones interpretan la IA únicamente como una herramienta para producir más en menos tiempo, el supuesto ahorro puede convertirse en una carga adicional compuesta por más revisiones, más validaciones de seguridad, más pruebas y más responsabilidad sobre el resultado final.

Al final, la gran pregunta ya no es si la inteligencia artificial sabe escribir código. La evidencia demuestra que puede hacerlo y cada vez mejor.

El verdadero desafío consiste en determinar hasta qué punto esta tecnología mejora realmente la productividad sin deteriorar el bienestar de quienes la utilizan.

Y, dependiendo de cómo estén diseñados, pueden acercarse mucho al funcionamiento interno de una máquina o alejarse de él para facilitar el trabajo del programador.

Entre todos los lenguajes que han marcado la evolución del software, C ocupa un lugar especial. Nació en los años setenta y terminó convirtiéndose en una herramienta fundamental para desarrollar sistemas operativos y programas que necesitaban trabajar de forma eficiente con el hardware.

Más de medio siglo después, muchas tecnologías siguen teniendo una relación directa o indirecta con aquel lenguaje. Precisamente por eso resulta interesante la opinión de Dennis Ritchie, el científico que creó C.

Su valoración sobre su propia creación resume una paradoja que explica buena parte de su éxito, ya que Ritchie describió el lenguaje como “peculiar, imperfecto y un éxito rotundo”.

No estaba diciendo que C fuera un mal lenguaje, sino que su enorme influencia no se debe a que fuera perfecto, sino a que resolvió muy bien un problema que la informática necesitaba solucionar.

C nació para hacer algo que el ensamblador complicaba demasiado

Ritchie desarrolló C en Bell Labs, durante los primeros años de la década de 1970, donde el trabajo estuvo estrechamente relacionado con Unix, el sistema operativo que estaba desarrollando junto a Ken Thompson y otros investigadores.

En 1972, Ritchie completó la primera versión de C, donde el lenguaje permitía trabajar con un nivel de abstracción mayor que el ensamblador sin perder un control considerable sobre la máquina.

Esa combinación resultó decisiva para Unix, porque permitió trasladar el sistema a diferentes ordenadores sin tener que reconstruirlo completamente para cada arquitectura.

C no intentaba ocultar cómo funcionaba el ordenador. Permitía al programador acercarse a la memoria y al hardware cuando era necesario, pero proporcionaba herramientas suficientes para escribir programas de una manera mucho más manejable.

¿Qué quería decir Ritchie al llamarlo imperfecto?

La frase de Ritchie adquiere sentido cuando se observan algunas características de C desde la perspectiva actual. Su sintaxis puede resultar poco intuitiva para quien empieza a programar y el lenguaje ofrece relativamente pocas protecciones automáticas.

Uno de los ejemplos más importantes es la ausencia de comprobaciones integradas para evitar determinados accesos fuera de los límites de la memoria. Eso permite cometer errores que pueden provocar fallos o vulnerabilidades.

C tampoco intenta impedir al programador que realice determinadas operaciones de bajo nivel. Pero esas limitaciones forman parte de la misma filosofía que hizo útil al lenguaje. Ya que C concede mucha libertad a cambio de exigir más responsabilidad al programador.

En una época en la que el rendimiento y el control de los recursos eran fundamentales, esa característica podía ser una ventaja mucho más importante que las protecciones adicionales que ofrecen lenguajes posteriores.

El éxito del lenguaje no terminó con el desarrollo de Unix. En 1978, Ritchie y Brian Kernighan publicaron The C Programming Language, conocido habitualmente como K&R, un libro que ayudó a convertir C en una referencia para varias generaciones de programadores.

La influencia del lenguaje también se extendió a otros proyectos. C++, creado por Bjarne Stroustrup, nació directamente sobre sus fundamentos, mientras que lenguajes como Objective-C, Java, C#, PHP, JavaScript y Go incorporaron elementos de su sintaxis.

Dennis Ritchie, una figura esencial de la informática

Nació en 1941 en Estados Unidos, estudió Física en Harvard y posteriormente obtuvo un doctorado en Matemáticas. Se incorporó a Bell Labs en 1967, donde participó inicialmente en el proyecto Multics antes de trabajar junto a Thompson en Unix y desarrollar C.

Su carrera estuvo vinculada durante décadas al desarrollo de software de sistemas. También dirigió investigaciones relacionadas con Plan 9 e Inferno y llegó a dirigir el departamento de investigación de software de sistemas de Bell Labs. Se retiró oficialmente en 2007.

Ritchie recibió junto a Thompson algunos de los reconocimientos más importantes de la informática, entre ellos el Premio Turing en 1983 y la Medalla Nacional de Tecnología de Estados Unidos en 1999. Murió el 12 de octubre de 2011, a los 70 años.

La historia de C demuestra que la influencia de una tecnología no depende necesariamente de que sea impecable, sino que Ritchie entendía sus limitaciones, pero también sabía qué había conseguido.

C ofreció el equilibrio adecuado entre control, eficiencia y portabilidad en un momento decisivo, y esa combinación terminó dejando una huella que todavía puede encontrarse en buena parte del software en la actualidad.

Ahora, escribir cada componente a mano está dejando de ser el centro absoluto del trabajo y ganan peso otras tareas, como entender bien el problema, decidir cómo resolverlo, diseñar el sistema y comprobar que lo que generan los modelos de IA funciona como debería.

Karan M.V., director internacional de Relaciones con Desarrolladores de GitHub, lo explica en una entrevista con Saba Aafreen para Open Source For You.

Su idea es que los desarrolladores están pasando de ser principalmente autores de código a convertirse también en solucionadores de problemas y orquestadores de agentes inteligentes.

Pero esto no significa que vayan a dejar de programar para siempre. Más bien, parte de su responsabilidad empieza a situarse en un nivel por encima.

Ese papel de “orquestador” consiste en decidir qué hay que construir, dividir el trabajo, dar contexto a los agentes, establecer restricciones y supervisar lo que producen.

Para Karan, la informática, la ingeniería de software y el diseño de sistemas continúan siendo necesarios para saber si una solución tiene sentido o si una IA se está equivocando.

Un agente de IA puede hacer bastante más que completar código

La diferencia con los primeros asistentes de programación está en el grado de autonomía. Un agente puede recibir una tarea, trabajar con el contexto de un repositorio y producir cambios que después pasan por pruebas, revisiones y otros controles.

Eso permite repartir partes diferentes de una aplicación. Karan menciona tareas relacionadas con frontend, backend, bases de datos y testing, además de depuración, revisión de código y validación de decisiones de arquitectura.

De esta manera, el desarrollador sigue teniendo que decidir qué puede delegarse, qué permisos recibe cada agente, pero sobre todo, dónde están los límites.

También debe saber comunicar restricciones y anticipar cómo puede fallar el sistema. Cuanta más ejecución se automatiza, más importante resulta distinguir entre un resultado aparentemente correcto y uno realmente fiable.

GitHub ya está llevando esa idea a sus herramientas

Cabe señalar que la estrategia que GitHub está impulsando en 2026 va precisamente en esa dirección. La IA empieza a intervenir no solo al generar fragmentos de código, sino también en revisiones, integración continua, depuración y mantenimiento de repositorios.

Ante esto, la compañía ya plantea flujos en los que agentes inteligentes pueden clasificar incidencias, investigar fallos de CI o mantener documentación.

Esas acciones no quedan fuera de control, ya que pueden limitarse mediante permisos y seguir pasando por mecanismos habituales como pruebas, revisiones de código o protecciones antes de que los cambios lleguen al proyecto.

El cambio, por tanto, no consiste en retirar al programador del proceso. Consiste en desplazarlo hacia las decisiones que determinan cómo se desarrolla ese proceso y qué resultados pueden aceptarse.

Karan asegura que GitHub ha pasado de alrededor de cuatro millones de desarrolladores en India en 2020 a más de 27 millones actualmente.

El último dato detallado publicado en Octoverse situaba la comunidad en 21,9 millones en 2025, frente a 4,5 millones cinco años antes, convirtiéndola en la segunda mayor de GitHub.

Ese mismo informe contabilizaba más de 180 millones de desarrolladores en todo el mundo y señalaba una presencia creciente de agentes en los flujos de trabajo.

GitHub advierte, eso sí, de que esa coincidencia no demuestra que la IA sea la causa directa del aumento de actividad. Lo que sí empieza a dibujarse es un cambio en donde se concentra el valor humano.

Si escribir código se vuelve más rápido y barato, comprender el problema, plantear buenas restricciones, detectar errores y decidir qué merece llegar a producción puede convertirse en una parte todavía más importante del trabajo de un programador.

Para crear cualquier modelo de inteligencia artificial con capacidades de programación, como Claude Code de Anthropic, es necesario proporcionar una inmensa cantidad de datos de cómo trabajan los desarrolladores, y el software de código abierto es una mina para ello, porque todo se crea en gits y commits públicos.

Para ello, las empresas que necesitan datos, suelen crear herramientas de scraping, que sondea la información disponible de forma abierta a través de bots automáticos. Los scrapers han existido siempre, incluso en la época de los buscadores, pero la IA ha hecho que se desmadren.

Así lo denuncia ahora Konstantin Ryabitsev, director de infraestructura IT de la Fundación Linux, que ha puesto cifras al problema que experimenta su comunidad de desarrolladores en una publicación en la web oficial del kernel del sistema operativo.

"En este momento, dedicamos más ciclos de CPU a renderizar commits para herramientas de scraping que para todos los tipos de accesos legítimos", explica el responsable de IT de la Fundación Linux, encargada del kernel del sistema operativo creado por Linus Torvalds.

En la actualidad, git.kernel.org, donde se aloja el trabajo en código abierto de Linux, recibe alrededor de 6 millones de solicitudes cada día para acceder a commits relacionados con el desarrollo del sistema, de los que solo el 2% son personas reales. El resto, todo son bots.

Para no saturar sus sistemas para los usuarios legítimos, la fundación siempre ha utilizado mecanismos que filtran el tráfico de las solicitudes, pero las herramientas de scraping cada vez son más avanzadas y cada vez es más complicado detectarlas, y un tercio de ellas ya escapan a sus sistemas, denuncia Ryabitsev.

Linux, obligada a desactivar funciones anónimas

Dado que detectar el tráfico procedente de los bots que alimentan de datos a las herramientas de IA ya no resulta una solución efectiva, Konstantin Ryabitsev reconoce ahora que no les queda más remedio que limitar sus funciones, aunque esto complique la vida a los usuarios reales.

"Estamos desactivando algunas funciones para reducir el número de URL rastreables y restringir aquellas acciones cuya ejecución nos supone un gran coste. Es probable que pierdas algunas funcionalidades, al menos al acceder a nuestros recursos de forma anónima", advierte el jefe de IT de la Fundación Linux.

La estrategia no es recortar las cosas que se pueden hacer al trabajar en commits públicos en Linux, sino incorporar más pasos para demostrar que se trata de una persona y no de un bot, o limitar la cantidad de recursos accesibles de forma anónima.

"Créeme, odiamos esto tanto como tú, pero en este momento es una necesidad", se resigna un Ryabitsev que deja claro que esta medida no le gusta un pelo.

Pese a ello, la Fundación Linux ha querido calmar los ánimos y recuerda que no cambiará su funcionamiento por esto, ya que todos sus datos seguirán estando disponibles de manera abierta para cualquier persona o empresa que las necesite o que quiera aportar en su funcionamiento.

"Nos comprometemos a seguir ofreciendo todos nuestros datos para su descarga a cualquiera que los solicite. Solo es posible que tengáis que pasar por más trámites para conseguirlos", apostilla Konstantin Ryabitsev.

Este caso supone un ejemplo claro del gran impacto que está teniendo la inteligencia artificial en el funcionamiento normal de internet. Recientemente también se ha demostrado que 1 de cada 3 páginas web creadas desde el lanzamiento de ChatGPT ya se escriben con IA, reforzando la teoría del internet muerto.

En tiendas oficiales, como la Play Store de Google o la App Store de Apple, ambas compañías ya han tomado medidas drásticas para atender este tipo de aplicaciones, ya que sus creadores no suelen tener en cuenta los riesgos de seguridad, que deberían depender de equipos especializados.

En el caso de Google, ha llegado a bloquear aproximadamente 1 millón de aplicaciones que violaban las políticas de uso de sus aplicaciones, a la par que ha establecido unas políticas restrictivas para la publicación de apps creadas con IA generativa.

Apple es aún más restrictiva con estas aplicaciones denominadas no-code, ya que no permite publicar apps que no ofrezcan un valor añadido y duradero, además de que restringe duramente las que pertenecen a un mismo creador, pero que son simplemente variaciones de servicios web realizadas mediante no-code o vibecoding.

A día de hoy, esta técnica se puede ver notablemente en numerosas páginas web cortadas por el mismo patrón: interfaces muy parecidas, colores que no destacan y un diseño que parece creado por el mismo programador.

Ahora bien, no hay que confundir las aplicaciones no-code con las conocidas como low-code, ya que en estas últimas sí existe un desarrollador detrás, pero que aprovecha todas las ventajas que ofrece la IA para programación.

El 'app-slop', un mercado de miles de millones de dólares

En el entorno de Microsoft, cogió fuerza un concepto creado por la comunidad, el AI Slop, para referirse a los servicios de IA que esta compañía ha introducido paulatinamente y que no ofrecen ningún valor añadido a los usuarios, al menos no según las críticas a Windows en diferentes foros y comunidades especializadas.

Dentro del ámbito de las aplicaciones, el concepto es el app-slop, con numerosos servicios que tampoco ofrecen mucho al usuario y que, en muchísimas ocasiones, no requieren de escribir ni una sola línea de código, el punto más álgido del vibecoding.

Según los datos aportados por la consultora Gartner, ya en 2026 aproximadamente el 80% de los productos y servicios tecnológicos están construidos por usuarios que no son desarrolladores profesionales, mucho menos aún especialistas o analistas de seguridad.

Este mercado, además, no para de crecer desde 2023, el año en el que explotó la inteligencia artificial generativa: en ese mismo, el valor total del mercado estaba en los 13.200 millones de dólares; tan solo 3 años después, la proyección es de 52.000 millones de dólares, con una tasa de crecimiento anual compuesta que supera el 25%.

Todo este fenómeno imparable ha sido el que ha causado el app slop –la basura digital en aplicaciones–, con clones que se parecen extremadamente en su apariencia y las cuales pueden favorecer un aumento de las vulnerabilidades, tal y como ha venido ocurriendo también durante los últimos años en la industria.

Para alertar sobre esto, la Open Web Application Security Project (OWASP) ha elaborado incluso un top 10 con los riesgos específicos en seguridad del low-code y el no-code.

La cara B: riesgos de seguridad, deuda técnica e incumplimiento legal

Entre los avisos que ha compartido OWASP hay bastantes que pueden poner en peligro a los usuarios que utilicen este tipo de aplicaciones, por lo que siempre conviene revisar cómo se ha creado una app y quién está detrás de su mantenimiento, en caso de que exista alguien.

Así, es muy común que alguien sin los conocimientos apropiados que sí tendría un desarrollador conecte su app creada a un base de datos desde su propia cuenta de administración o directamente a claves API con permisos globales.

Esto puede suceder por un error humano, por supuesto, pero si una persona sin conocimientos crea una app no-code y ni siquiera sabe lo que está haciendo, sino que lo deja en manos de un modelo de IA, seguramente perderá todos sus datos personales.

A ello se pueden añadir las fugas de datos no intencionadas: cuando se automatiza un flujo mediante la conexión a bases de datos corporativas sin cifrar o sin validación, es muy probable que estos también acaben comprometidos.

Y suma y sigue, ya que podrían darse errores en la autenticación por configuraciones por defecto de estas plataformas no-code e incluso inyecciones de código al ser vulnerables a los ataques de inyección SQL o inyección de prompts.

En un escalón superior, algunas compañías que han dejado todo en mano de la IA han tenido que volver a contratar a programadores humanos, aunque ya se ha producido lo que se conoce en la industria como deuda técnica.

Si un modelo de IA ha entrado en un bucle en el que comienzan a aparecer errores, el ser humano tendrá que revisar prácticamente todo el código para saber qué está ocurriendo. Imagina esto en una compañía o proyecto que necesite mantener miles y miles de líneas de código.

Aquí también entra en juego la posibilidad de que la compañía que mantiene el LLM cierre directamente, lo que llevará a que el creador no pueda continuar su proyecto, con pérdidas económicas.

Por último, hay regiones muy estrictas sobre cómo se almacenan los datos personales de los usuarios, como ocurre en la Unión Europea con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).

Este tipo de apps no-code pueden directamente alojarse en servidores ajenos a este tipo de regiones, así como pertenecer a un terreno de alegalidad, ya que la legislación aún no contempla este tipo de servicios.

En este sentido, si un algoritmo que no está auditado por ningún ser humano perfectamente identificable, se desconoce a quién pertenecería el código: el resultado es que si un negocio de este tipo triunfa, es probable que no pueda acceder a rondas de financiación o inversión, al no conocer a las personas tras este.

De cualquier forma, el vibecoding, nocoding y sus derivados son una tendencia que no parará de crecer, pero que aún sigue despertando muchas dudas a los programadores y analistas humanos.

Y ahora empieza a avanzar sobre un terreno mucho más exigente: la investigación matemática. No hablamos de utilizar una IA para resolver una operación o aplicar una fórmula conocida.

Los investigadores trabajan con problemas abiertos, plantean hipótesis, buscan nuevos enfoques y construyen demostraciones para cuestiones que pueden llevar décadas sin respuesta. Que una máquina empiece a desenvolverse en este nivel supone un salto importante.

El cambio también modifica el debate sobre qué trabajos están realmente expuestos a la automatización. Y es que hasta ahora, buena parte de la atención se había centrado en empleos con tareas repetitivas o fácilmente digitalizables.

Pero los avances recientes muestran que la IA también puede empezar a asumir partes de actividades que requieren conocimientos muy especializados y años de formación.

La investigación matemática ya es territorio de la IA

Una de las señales más llamativas llegó en mayo, cuando un modelo de OpenAI consiguió avanzar en una conjetura relacionada con el problema de las distancias unitarias, planteado por el matemático Paul Erdős en 1946.

El resultado fue revisado por matemáticos externos y supuso un avance sobre una cuestión que llevaba décadas abierta. Poco después, el proyecto First Proof puso a varios sistemas de inteligencia artificial frente a diez problemas reales de investigación matemática que no habían sido publicados.

Al menos uno de los modelos consiguió producir soluciones que superaron la evaluación de expertos en siete de esos diez problemas. Aunque sea sorprendente, los resultados todavía están lejos de demostrar que una IA pueda investigar por sí sola.

Algunas respuestas eran prácticamente correctas, mientras que otras necesitaban modificaciones. Los sistemas también pueden cometer errores difíciles de detectar y generar demostraciones que requieren una revisión exhaustiva por parte de especialistas.

Aun así, el avance resulta significativo porque demuestra que estos modelos ya pueden participar en problemas que hasta hace poco parecían demasiado complejos para ellos.

Una parte del trabajo técnico de los investigadores podría empezar a apoyarse en herramientas capaces de explorar soluciones y desarrollar demostraciones a una velocidad imposible para una persona.

El problema no es solo resolver, sino saber qué investigar

Un matemático no recibe una lista de problemas y busca respuestas. También decide qué preguntas son importantes, formula nuevas hipótesis, relaciona resultados y determina si un descubrimiento puede abrir una nueva línea de investigación.

Por eso, aunque una IA consiga demostrar un resultado, todavía queda una cuestión esencial: entender por qué es importante y qué consecuencias puede tener. Esa capacidad para establecer prioridades y encontrar nuevas direcciones sigue dependiendo en gran medida del criterio humano.

Este debate llegó incluso a un encuentro celebrado en OpenAI, donde Daniel Litt, profesor de la Universidad de Toronto, presentó una ponencia titulada “El fin de las matemáticas”.

Su planteamiento exploraba un escenario extremo en el que la inteligencia artificial pudiera generar tanta investigación que la comunidad matemática humana dejara de tener incentivos para producirla.

No obstante, Litt considera poco probable que ese escenario llegue a materializarse, al menos de momento, pero sirve para mostrar hasta dónde puede llegar la transformación.

El matemático podría cambiar antes de desaparecer

Lo más probable no es que la IA elimine de golpe a los matemáticos, sino que cambie el tipo de trabajo que realizan. Si una máquina puede encargarse de una parte creciente de las demostraciones y del análisis, el valor del investigador puede desplazarse hacia aquello que resulta más difícil de automatizar.

Elegir las preguntas adecuadas, desarrollar intuiciones, crear conceptos, evaluar la profundidad de un resultado y decidir hacia dónde debe avanzar una investigación podrían convertirse en las capacidades más importantes.

La misma transformación ya empieza a afectar a programadores, diseñadores y otros profesionales, donde la IA no necesita sustituir una profesión completa para cambiarla.

Basta con asumir una parte suficientemente importante de sus tareas para modificar lo que se espera de quienes la ejercen. La investigación matemática demuestra que este proceso puede alcanzar incluso trabajos considerados especialmente difíciles de automatizar.

La cuestión ya no es solo qué profesiones puede sustituir la IA, sino cuánto de su trabajo puede asumir y qué funciones seguirán dependiendo del criterio humano.

No se trata de que hayan inventado un nuevo lenguaje de programación, sino de que el uso continuo de agentes de IA está haciendo que algunas expresiones y estructuras aparezcan una y otra vez en sus conversaciones.

Cabe mencionar que este fenómeno está relacionado con el llamado vibe coding, una forma de crear software en la que el usuario delega buena parte del trabajo en herramientas capaces de generar y modificar código a partir de instrucciones escritas en lenguaje natural.

Uno de los agentes donde este comportamiento se ha hecho más visible es Claude Code, de Anthropic, cuyas respuestas han empezado a generar una jerga informal conocida como Claudish.

En lugar de conseguir que las máquinas comprendan cada vez mejor la manera de expresarnos, ahora son algunos usuarios quienes terminan familiarizándose con las formas de comunicación que producen estos sistemas.

Tanto ha avanzado este fenómeno que Yuntian Deng, profesor asistente de la Universidad de Waterloo experto en modelos de lenguaje, creó una herramienta capaz de traducir esta particular forma de expresión.

Qué es exactamente el Claudish

Es importante mencionar que Claudish es una manera de describir determinados patrones que aparecen en las respuestas de Claude Code después de interactuar repetidamente con agentes de IA para desarrollar software.

Parte de la peculiaridad está en el vocabulario, ya que palabras como “dele”, “quietly” o “provenance” pueden aparecer con una frecuencia y un significado contextual que resulta extraño para alguien que no esté acostumbrado a trabajar con estos sistemas.

También cambia la estructura de las frases, que puede parecer más cercana a la forma en que un agente organiza información que a una conversación convencional entre personas.

Una expresión como “deployment is quality gated” (El despliegue está condicionado a que se cumplan los criterios de calidad), por ejemplo, comunica que un programa no se despliega hasta que ha superado determinados criterios de calidad.

Así que, para alguien familiarizado con esta jerga informática, la frase resulta directa; para otros usuarios puede requerir una explicación adicional.

Un traductor para pasar del inglés al lenguaje de los agentes

Yuntian Deng decidió crear su traductor precisamente porque este tipo de expresiones se había convertido en algo suficientemente reconocible como para necesitar una interpretación.

La herramienta permite convertir textos entre el inglés y el estilo asociado a Claude Code, de manera que el usuario pueda entender mejor qué está comunicando el agente.

Quienes trabajan constantemente con estos sistemas inteligentes pueden llegar a comprender directamente determinadas expresiones sin pedir al agente que las reformule.

Eso puede reducir intercambios innecesarios y ahorrar tokens, las unidades que utilizan los modelos para procesar el texto y que pueden influir en el coste de determinadas herramientas.

Cuando la jerga de la IA empieza a pasar a las personas

Términos como “gated” o “delve” pueden aparecer también cuando los programadores hablan entre ellos, hasta convertirse en una especie de señal de que alguien pasa mucho tiempo trabajando con herramientas de programación basadas en IA.

El fenómeno tampoco parece idéntico en todos los agentes, ya que los usuarios consultados distinguen entre Claude Code y Codex, de OpenAI, y no consideran que este último haya desarrollado exactamente la misma forma de expresión.

La cuestión más interesante es lo que puede ocurrir si estos sistemas se convierten en una parte habitual del trabajo de los programadores, donde la adaptación ya no iría únicamente de la máquina hacia el usuario.

Por ahora, Claudish sigue siendo una peculiaridad asociada principalmente a determinados usuarios y herramientas. Pero sirve para mostrar un cambio más profundo en la relación con la IA.

Sin embargo, esta estrategia puede volverse contra quien la propone, y el caso de Fei Zhaojun, programador de 40 años, ilustra las consecuencias imprevistas de acelerar la adopción tecnológica sin garantías laborales.

Según Fortune, Fei ayudó a su jefe a evaluar si la inteligencia artificial podía reemplazar tareas de codificación. Dos semanas después, él y unos 160 compañeros fueron despedidos. Lo que comenzó como una sugerencia para mejorar la eficiencia se convirtió en su propio despido.

La IA ya está cambiando el trabajo de los programadores

Hasta hace poco, Fei dudaba de que los sistemas de IA pudieran hacer correctamente el trabajo de un programador, pero su percepción cambió al comprobar cómo evolucionaban estas herramientas y cómo las empresas empezaban a utilizarlas.

Ahora considera que muchos puestos de programación de nivel intermedio son vulnerables a la automatización. Tras perder su empleo, ha aprovechado para crear vídeos sobre la vida cotidiana mientras decide cuál será su siguiente paso.

Cabe mencionar que este caso no es un incidente aislado, ya que China experimenta una adopción masiva de IA en el sector empresarial, impulsada por políticas estatales y competencia tecnológica global.

Según datos de IDC, firma de inteligencia de mercado, el uso de modelos de IA y agentes automatizados en empresas industriales chinas saltó del 9,6% en 2024 al 47,5% el año pasado.

Este crecimiento exponencial refleja una transformación estructural del mercado laboral chino, donde las empresas no solo automatizan tareas, sino que reemplazan roles completos de programación, análisis y gestión.

Debido a esto, la velocidad de este cambio supera la capacidad de adaptación de muchos trabajadores, lo cual es un problema muy importante no solo en China, sino en todo el mundo.

El plan estatal como acelerador

El gobierno chino ha convertido la inteligencia artificial en prioridad nacional. La iniciativa "AI Plus" y el plan quinquenal hasta 2030 buscan integrar IA en todos los sectores económicos para ganar ventaja tecnológica frente a Estados Unidos.

Esta política no es opcional para muchas empresas, sino un mandato implícito que acelera decisiones de reestructuración. Por ello, la presión competitiva entre empresas tecnológicas chinas amplifica este efecto.

Compañías como Alibaba y Tencent compiten por demostrar liderazgo en implementación de IA, creando un entorno donde la automatización se convierte en ventaja competitiva inmediata, independientemente de sus costes sociales.

No obstante, el crecimiento económico chino se ha ralentizado y el desempleo en las grandes ciudades del país ronda el 5 %, mientras que la tasa entre jóvenes de 16 a 24 años que no estudian es aproximadamente tres veces superior.

La historia de Fei Zhaojun muestra que la IA no está cambiando únicamente las herramientas con las que trabajan las personas. También está modificando qué tareas necesitan realmente las empresas y cuántos empleados hacen falta para realizarlas.

Para algunos será una oportunidad para cambiar de profesión; para otros, el reto será encontrar un nuevo lugar en un mercado donde la tecnología ya no es solo una ayuda, sino parte de la competencia.

Saber programar adecuadamente tiene un valor elevado en la industria. Mientras lenguajes como Python, Rust, Go o Java protagonizan gran parte de las conversaciones tecnológicas actuales, C++ mantiene un papel esencial en sectores donde el rendimiento y la eficiencia son críticos.

Por eso, las reflexiones de Bjarne Stroustrup, creador de C++, continúan siendo una referencia para quienes buscan mejorar sus habilidades en programación. A continuación, tienes todos los detalles revelados por el reconocido informático.

La advertencia de Stroustrup contra la complejidad innecesaria

Como es de costumbre, Bjarne Stroustrup participa en diversos eventos relacionados con la informática debido a su larga trayectoria.

Durante la CppCon 2017, una de sus frases se hizo muy popular en toda la industria y hasta el día de hoy se sigue manteniendo como una de las recomendaciones más importantes para los programadores.

“Don’t be too clever” o “No te pases de listo” es lo que dijo el reconocido desarrollador creador de C++ y ha marcado toda una generación porque no es algo que cuestiona la creatividad ni la capacidad técnica de los programadores, sino que alerta sobre algo que sucede con frecuencia en el sector.

Una gran parte de los profesionales se dejan llevar por la idea de crear soluciones excesivamente sofisticadas que terminan dificultando el mantenimiento y la comprensión del código en vez de hacer que todo funcione correctamente y sea efectivo.

No se trata de complicarse la vida, sino de que las soluciones tengan un verdadero sentido y esto también va de la mano con el orgullo y el ego.

Según explicó, “lo que en ocasiones se celebra como una solución elegante puede convertirse rápidamente en un laberinto lógico”. El científico danés señaló especialmente el abuso de recursos avanzados cuando no existe una necesidad real.

Entre los ejemplos mencionados aparecen el uso desmedido de metaprogramación o la implementación automática de patrones. Si bien son estrategias útiles, en muchas situaciones ni siquiera sirven para errores difíciles de detectar y una curva de aprendizaje mayor.

Para Stroustrup, la programación profesional no debe entenderse como una competición individual de ingenio, pues lo que muchos desarrolladores dejan pasar es que el buen código real es aquel que puede leerse, mantenerse y modificarse con facilidad.

Por esto mismo es que dejarlo todo en manos de la inteligencia artificial, que puede tener alucinaciones o problemas estructurales, no es una opción también.

Es una herramienta de asistencia, pero con criterio profesional durante su uso, es posible llegar a resultados óptimos. También ha cuestionado la figura del programador “estrella”, capaz de construir sistemas que solo él comprende.

¿Por qué no basta con aprender programación únicamente mediante tutoriales online?

Durante una conferencia en la Universidad de La Laguna, en España, afirmó que “no puedes aprender a programar por internet”, haciendo referencia a la gran cantidad de programadores que solo ven tutoriales por YouTube o se exponen a clases básicas.

Si bien esto suma en muchos aspectos, a lo que se refiere es que se debe ir más allá de los tutoriales, vídeos breves o contenidos poco rigurosos, como trabajar directamente en un proyecto para desarrollar mejor las habilidades y aprender en el proceso resolviendo errores o mejorando la experiencia.

Según el creador de C++, internet ofrece una enorme cantidad de información, pero no toda es correcta, actualizada o adecuada para construir una base sólida.

Muchos materiales enseñan a resolver problemas concretos sin explicar los fundamentos que hay detrás de cada decisión, siendo uno de los problemas que genera en el aprendizaje apoyado con IA.

Como consecuencia, algunos estudiantes desarrollan una sensación de dominio que desaparece cuando deben enfrentarse a proyectos complejos, requisitos reales de producción o desafíos relacionados con arquitectura de software, optimización y diseño de sistemas.

Como alternativa, Stroustrup recomienda complementar los recursos online con una formación estructurada basada en documentación oficial y libros. Algunas de las obras señaladas son A Tour of C++ y Programming: Principles and Practice Using C++.

Al final, la programación no consiste únicamente en copiar fragmentos de código que funcionan, sino en comprender por qué funcionan, cuándo utilizarlos y cómo construir soluciones.

Mientras algunos consideran que estos sistemas acabarán sustituyendo gran parte del trabajo de los programadores, otros creen que su papel será principalmente el de convertirse en asistentes cada vez más avanzados.

Entre quienes defienden que todavía existen límites importantes está Bjarne Stroustrup, una de las figuras más reconocidas de la informática moderna.

El ingeniero danés es el creador de C++, uno de los lenguajes de programación más influyentes de la historia, utilizado durante décadas en áreas donde el rendimiento y el control del hardware son fundamentales.

Stroustrup ha analizado cómo la IA está cambiando la programación y considera que, aunque estas herramientas han avanzado mucho, todavía no pueden asumir algunos trabajos que requieren una comprensión profunda del software.

La IA ya escribe código, pero no todos los problemas de programación son iguales

Actualmente, muchas empresas utilizan inteligencia artificial, donde los modelos actuales pueden escribir fragmentos de código, ayudar a corregir errores, explicar funciones o crear soluciones para tareas concretas.

Esta capacidad ha cambiado la forma en la que muchos desarrolladores trabajan, ya que permite ahorrar tiempo en procesos repetitivos y obtener asistencia durante la creación de aplicaciones.

Sin embargo, Bjarne Stroustrup considera que existe una diferencia importante entre escribir código y diseñar las bases sobre las que se construye ese código.

En los trabajos más avanzados, el reto no consiste únicamente en producir instrucciones que funcionen, sino en tomar decisiones que tendrán consecuencias durante años.

“Generan más errores, más fallos de seguridad. Tienen un código inflado, lo que resulta pesimista —porque se usa más memoria— y es difícil de validar”.

Diseñar un lenguaje de programación sigue siendo un reto para la inteligencia artificial

El creador de C++ señala que la inteligencia artificial todavía no ha demostrado ser capaz de resolver correctamente una de las tareas más complejas de la informática: diseñar lenguajes de programación.

Crear un lenguaje no significa simplemente escribir miles de líneas de código. Es necesario definir cómo funcionará, qué reglas tendrá, cómo se organizarán sus características, cómo será su rendimiento y cómo podrá evolucionar con el paso del tiempo.

Además, estas decisiones deben tener en cuenta a millones de desarrolladores que utilizarán esa herramienta en diferentes situaciones.

No existe una única respuesta correcta, sino que hay que valorar ventajas, inconvenientes y consecuencias futuras. Por eso Stroustrup considera que este campo requiere una capacidad de razonamiento y diseño que la IA todavía no ha alcanzado.

Cabe señalar que su postura no supone un rechazo absoluto a la inteligencia artificial, sino que el creador de C++ reconoce que estas tecnologías pueden ser útiles y que ya están transformando la programación.

Su argumento se centra en los límites actuales de la IA cuando se enfrenta a problemas donde la experiencia humana tiene un papel fundamental.

En sus palabras: "En el campo que más me interesa, el código seguirá siendo escrito por humanos; los ejemplos que he visto de intentos de IA para generar código en este ámbito no han tenido éxito".

Con esta afirmación, apunta a que la programación avanzada necesita algo más que capacidad para generar código. Hace falta entender por qué una solución es mejor que otra, anticipar problemas y tomar decisiones que no siempre pueden deducirse de ejemplos anteriores.

El futuro de los programadores no depende solo de escribir código

La evolución de la inteligencia artificial no significa necesariamente la desaparición de los profesionales del software. El papel del programador está cambiando, pero sigue siendo necesario para diseñar sistemas, supervisar resultados y resolver problemas complejos.

La visión de Bjarne Stroustrup refleja una diferencia clave entre automatizar una tarea y sustituir completamente el conocimiento de un experto.

Y es que la IA puede convertirse en una herramienta cada vez más poderosa para quienes programan, pero todavía existen áreas donde la creatividad, la experiencia y el criterio humano siguen siendo esenciales.

En un campo como el diseño de lenguajes de programación, donde las decisiones afectan a generaciones enteras de desarrolladores, Stroustrup cree que los humanos continuarán teniendo la última palabra.

Justamente por la productividad que ofrecen los asistentes virtuales como Claude Code es que se abre otro debate, porque hay una parte que está en contra y otra a favor.

Sean Geiger, extrabajador en Apple, habla sobre la incertidumbre que hay sobre la IA y el futuro de los desarrolladores. Especialmente, se trata de todo lo relacionado con el aprendizaje actual en el sector y de cómo se usan estas opciones para crear

La metáfora de los ladrillos que resume el cambio en la programación

A través de una publicación en X, Sean Geiger recordó su etapa trabajando en Apple y cómo era interactuar con bases de código que llevaban años avanzando para hacer que todo fuera más eficiente.

Según explicó, llegó a encontrar archivos con hasta 15 años de antigüedad, donde cada pieza de código incluía información sobre quién la había escrito y cuándo había sido creada.

Geiger comparó ese proceso con la construcción de una casa de ladrillos. Por ejemplo, dice que cada desarrollador aportaba una pieza concreta a una estructura mucho mayor, dejando una huella identificable en el producto final.

“Todos los que hicieron un ladrillo pusieron su nombre en él antes de colocarlo en la casa”, es lo que menciona sobre todo lo que se estructura en los proyectos y la manera en la que se pueden rastrear los cambios.

Además, señaló que cuando alguien retomaba una parte del software desarrollada años atrás, acudiera al autor original para entender mejor determinadas decisiones técnicas.

Para entenderlo de otra manera, es una sensación de trabajar sobre una construcción sólida y permanente. Esto aporta confiabilidad y "planos" visibles con precisión que determinan la capacidad y adaptabilidad.

Por otro lado, las herramientas impulsadas por inteligencia artificial permiten crear “casas y barrios enteros” a una velocidad que antes parecía imposible, haciendo referencia a la misma metáfora.

En lugar de colocar ladrillo por ladrillo, gran parte del trabajo puede generarse de forma automatizada, multiplicando la productividad de los desarrolladores, algo así como las nuevas "impresoras de hormigón".

El exingeniero reconoce abiertamente las ventajas de este escenario. “Las casas son mejores, se construyen más rápido y construirlas cada vez más parece magia”, afirmó.

En otras palabras, la IA puede reducir tiempos de desarrollo y hacer que todo sea mucho más sencillo, pero delegar cada vez más tareas en sistemas de IA hace que se pierda parte de la conexión directa que se solía tener antes de esta nueva era tecnológica y aleja a los programadores de aquello que construyen con sus propias manos.

“Aun así, de vez en cuando extrañas sostener un ladrillo”, es como resume el extrabajador de Apple, algo que describe el sentimiento que tienen millones de profesionales en la actualidad.

De hecho, por esto es que una gran parte de los desarrolladores tienen miedo de que las nuevas generaciones dependan tanto de estas herramientas y que pierdan parte del conocimiento profundo.

Lejos de presentar una postura catastrofista, Geiger reconoce que también hay un camino positivo y reversible en cuanto al uso de estos asistentes virtuales.